如何处理Pandas中的SettingWithCopyWarning

技术背景

在Pandas中，SettingWithCopyWarning 警告用于标记可能令人困惑的“链式赋值”操作。当对DataFrame进行切片或索引操作时，返回的可能是视图（view）或副本（copy），这取决于内部布局和各种实现细节。视图是对原始数据的一种引用，修改视图可能会影响原始对象；而副本是原始数据的复制，修改副本不会影响原始对象。链式赋值操作往往难以预测返回的是视图还是副本，这就可能导致赋值操作无法按预期工作，从而触发 SettingWithCopyWarning 警告。

实现步骤

1. 理解链式赋值问题

考虑以下示例：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (3, 5)), columns=list('ABCDE'))

# 链式赋值示例
df[df.A > 5]['B'] = 4

在上述代码中，df[df.A > 5]['B'] = 4 这种链式赋值方式可能不会按预期工作，因为无法确定 df[df.A > 5] 返回的是视图还是副本。

2. 使用 .loc 或 .iloc 进行赋值

建议使用 .loc 进行基于标签的赋值，使用 .iloc 进行基于整数/位置的赋值，因为它们保证始终对原始对象进行操作。

# 使用 .loc 进行赋值
df.loc[df.A > 5, 'B'] = 4

# 也可以使用 .iloc
df.iloc[(df.A > 5).values, 1] = 4

3. 避免不必要的链式操作

如果可能，尽量避免链式操作，直接在原始DataFrame上进行操作。

# 避免链式操作
df = df[df['A'] > 2]
df.loc[:, 'B'] = 10  # 而不是 df['B'] = 10

4. 显式复制DataFrame

如果确定要对副本进行操作，可以使用 .copy() 方法显式复制DataFrame。

df2 = df[df['A'] > 2].copy()
df2['B'] = 10

5. 启用Copy-on-Write优化（Pandas 2.0及以上）

从Pandas 2.0开始，可以启用Copy-on-Write优化，以节省内存并避免在写入数据之前进行复制（如果可能）。

pd.options.mode.copy_on_write = True

核心代码

使用 .loc 进行赋值

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (3, 5)), columns=list('ABCDE'))

# 使用 .loc 进行赋值
df.loc[df.A > 5, 'B'] = 4
print(df)

显式复制DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (3, 5)), columns=list('ABCDE'))

df2 = df[df['A'] > 2].copy()
df2['B'] = 10
print(df2)

启用Copy-on-Write优化

import pandas as pd
import numpy as np

pd.options.mode.copy_on_write = True

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (3, 5)), columns=list('ABCDE'))

df2 = df[df['A'] > 2]
df2['B'] = 10  # 不会触发 SettingWithCopyWarning
print(df2)

最佳实践

• 使用 .loc 和 .iloc：始终优先使用 .loc 和 .iloc 进行赋值操作，以确保操作的是原始DataFrame。
• 显式复制：如果需要对副本进行操作，使用 .copy() 方法显式复制DataFrame，避免隐式副本带来的问题。
• 避免链式赋值：尽量避免复杂的链式赋值操作，将操作拆分成多个步骤，提高代码的可读性和可维护性。
• 启用Copy-on-Write：如果使用的是Pandas 2.0及以上版本，考虑启用Copy-on-Write优化，以提高性能和减少内存使用。

常见问题

问题1：使用 .loc 仍然收到警告

有时候即使使用了 .loc，仍然可能收到 SettingWithCopyWarning 警告。这可能是因为之前的操作返回的是一个副本，而不是原始DataFrame。解决方法是确保在操作之前使用 .copy() 方法显式复制DataFrame。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = df[df['A'] > 1].copy()  # 显式复制
df2.loc[:, 'B'] = 10  # 不会触发警告

问题2：如何临时禁用警告

如果确定当前的操作不会有问题，可以临时禁用 SettingWithCopyWarning 警告。

import pandas as pd

# 临时禁用警告
pd.options.mode.chained_assignment = None

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = df[df['A'] > 1]
df2['B'] = 10  # 不会触发警告

# 恢复警告
pd.options.mode.chained_assignment = 'warn'

问题3：Copy-on-Write优化的影响

启用Copy-on-Write优化后，链式赋值操作将不再更新原始DataFrame，因为中间对象始终作为副本处理。这可能会影响一些依赖链式赋值的代码，需要进行相应的修改。

import pandas as pd

pd.options.mode.copy_on_write = True

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df[df['A'] > 1]['B'] = 10  # 不会更新原始DataFrame