Pandas - A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

(想要直接解决问题的请直接拉到最后)

使用的DataFrame的

	year	state	pop	debt
one	2000	Ohio	1.5	NaN
two	1000	Ohio	1.7	1000
three	2002	Ohio	3.6	NaN
four	2001	Nevada	2.4	-1.5
five	2002	Nevada	2.9	-1.7

当使用 frame2['year']['two'] = 10000, 即df名[列名][行名]的方式去赋值就会报错, 提示如下

SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

进入提示网页, 查找与SettingWithCopyWarning有关部分, 这里简单翻译了一下(渣翻译, 推荐大家去看原文, 在最后几部分里)

chained indexing

这就是出现警告的原因, 我们在使用pandas中要极力避免出现chained index)

下面是一个例子解释到底什么是chained indexing

 In [4]: dfmi = pd.DataFrame([list('abcd'), list('efgh'), list('ijkl'), list('mnop')],...:                     columns=pd.MultiIndex.from_product([['one', 'two'], ['first', 'second']]))...:In [5]: dfmiOut[5]:one          twofirst second first second0     a      b     c      d1     e      f     g      h2     i      j     k      l3     m      n     o      p

我们通过两种不同的方式去访问同一值

 #第一种方式In [6]: dfmi['one']['second']Out[6]:0    b1    f2    j3    nName: second, dtype: object#第二种方式In [7]: dfmi.loc[:,('one', 'second')]Out[7]:0    b1    f2    j3    nName: (one, second), dtype: object

可以看出虽然访问方式不同, 但是返回的结果是相同的. 相同结果, 但其实第二种访问方式应该是我们所推荐使用的, 原因如下

第一种访问方式

使用dfmi['one']['second']其实是分为两个独立事件完成的, 一个事情接着一件事情发生:

第一步执行dfmi['one']

第二步在第一步的基础上执行dfmi_with_one['second'], 相当于在第一步返回Series基础上, 检索索引['second']

看似是一步到位的访问, 其实在内部调用了两次__getitem__

第二种方式访问

fmi.loc[:,('one', 'second')] 相当于将一个嵌套的元组(slice(None), ('one', 'second'))传递给一个__getitem__, 这就使得pandas将其作为一个整体来处理, 第二种方式比第一种方式速度更快

这里的第一种访问方式就是chained indexing, 接下来解决为什么chained indexing会造成警告.

     #第二种访问方式(推荐方式)dfmi.loc[:, ('one', 'second')] = value#其实在编译器中是这样操作的dfmi.iloc.setitem((slice(None), ('one', 'second')), value)#但是这一段代码编译器处理就很不同了#第一种访问方式chained indexingdfmi['one']['second'] = value#其实在编译器中是这样操作的dfmi.__getitem__('one').__setitem__('second', value)

问题的关键就出在这里的__getitem__上, 因为我们很难预测到这里的__getitem__返回的是一个视图或是一个copy, 因为我们无法确定__setitem))修改的到底是真实的dfmi或是暂时的copy副本, 这就是SettingWithCopy想要警告我们的.

到此问题就算是解决了, 出现警告的原因在于无法预测到底修改的是视图还是副本.

注意

dfmi.loc保证是dfmi本身伴随修改索引行为(这句话有点不太通顺, 大家可以去看看原文, 重点是后面一句), 所以dfmi.loc.__getitem__和dfmi.loc__setitem__方法一定是直接作用在dfmi上的. 当然dfmi.loc.__getitem__(idx)就无法预测到时作用在视图上或是副本上了.

另一种会出现这种警告的情形, 虽然这里并没有明显的链式索引.

 In [9]: def do_something(df):...:     foo = df[['bar', 'baz']]...:     #对于foo是视图或是副本, 其实我们是无法得知的...:     foo['quux'] = value...:     return foo

解决警告的方案:

使用 DafaFrameming.loc[行名, 列名] = 值的方式去赋值, 而不是使用DataFrame[][]的形式去赋值.

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