如何处理Pandas中的SettingWithCopyWarning

技术背景

在使用Pandas进行数据处理时，SettingWithCopyWarning 警告经常出现。该警告旨在标记可能令人困惑的“链式”赋值操作，因为在对DataFrame进行切片或索引操作时，返回的可能是原始数据的视图（view）或副本（copy），这会导致赋值操作的结果难以预测。例如，当使用链式索引进行赋值时，无法确定操作是作用于原始数据还是其副本，这可能会引发意外的结果。

实现步骤

理解视图和副本

在过滤DataFrames时，切片或索引操作可能返回视图或副本。视图是对原始数据的引用，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。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 可能返回视图或副本
slice1 = df[df.A > 5]
# 确定返回视图
slice2 = df.loc[df.A > 5, :]

避免链式赋值

链式赋值操作通常难以预测返回的是视图还是副本，因此建议使用 loc 或 iloc 进行赋值操作。例如，要将列 A 中大于 5 的值对应的列 B 的值设为 4，可以使用以下代码：

df.loc[df.A > 5, 'B'] = 4

处理警告的方法

• 使用 loc 切片子集：

df2 = df.loc[:, ['A']]
df2['A'] /= 2  # 不会引发警告

• 更改 pd.options.mode.chained_assignment：可以将其设置为 None、"warn" 或 "raise"。"warn" 是默认值，None 会完全抑制警告，"raise" 会抛出 SettingWithCopyError 阻止操作进行。

pd.options.mode.chained_assignment = None
df2['A'] /= 2

• 创建深拷贝：

df2 = df[['A']].copy(deep=True)
df2['A'] /= 2

• 使用上下文管理器：

import pandas as pd

class ChainedAssignent:
    def __init__(self, chained=None):
        acceptable = [None, 'warn', 'raise']
        assert chained in acceptable, "chained must be in " + str(acceptable)
        self.swcw = chained

    def __enter__(self):
        self.saved_swcw = pd.options.mode.chained_assignment
        pd.options.mode.chained_assignment = self.swcw
        return self

    def __exit__(self, *args):
        pd.options.mode.chained_assignment = self.saved_swcw

# 使用上下文管理器
with ChainedAssignent():
    df2['A'] /= 2

核心代码

正确使用 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'))

# 正确赋值
df.loc[df.A > 5, 'A'] = 1000

使用上下文管理器临时更改警告模式

import pandas as pd

class ChainedAssignent:
    def __init__(self, chained=None):
        acceptable = [None, 'warn', 'raise']
        assert chained in acceptable, "chained must be in " + str(acceptable)
        self.swcw = chained

    def __enter__(self):
        self.saved_swcw = pd.options.mode.chained_assignment
        pd.options.mode.chained_assignment = self.swcw
        return self

    def __exit__(self, *args):
        pd.options.mode.chained_assignment = self.saved_swcw

df2 = df[['A']]
with ChainedAssignent(chained=None):
    df2['A'] /= 2

最佳实践

• 尽量使用 loc 或 iloc 进行数据的索引和赋值操作，以确保操作作用于原始数据。
• 在需要对数据进行修改时，明确创建副本，避免意外修改原始数据。
• 对于复杂的操作，可以使用上下文管理器临时更改警告模式，确保代码的可读性和可维护性。

常见问题

问题1：使用链式赋值无法更新数据

df[df.A > 5]['A'] = 1000  # 无法更新数据
df.loc[df.A > 5, 'A'] = 1000  # 正确更新数据

解决方法：使用 loc 或 iloc 进行赋值操作。

问题2：使用 .ix 引发的问题

.ix 既可以按标签索引，也可以按位置索引，行为不明确，容易引发问题。

df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3, 4], "b": [1, 1, 2, 2]})
dfcopy = df.ix[:, ["a"]]
dfcopy.a.ix[0] = 2  # dfcopy 是独立的 DataFrame，更改不会影响 df
df.ix[0, "a"] = 3  # 更改原始 DataFrame

解决方法：使用 .loc 或 .iloc 替代 .ix。

问题3：在过滤后的 DataFrame 上赋值引发警告

df2 = df[df.A > 5]
df2['A'] = 1000  # 引发警告

解决方法：可以创建副本或使用 loc 进行赋值。

df2 = df[df.A > 5].copy()
df2['A'] = 1000  # 不会引发警告

df.loc[df.A > 5, 'A'] = 1000  # 直接在原始 DataFrame 上赋值