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08 Pandas的SettingWithCopyWarning报警
0、读取数据
fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)
df.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
<pre><code>.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</code></pre>
ymd | bWendu | yWendu | tianqi | fengxiang | fengli | aqi | aqiInfo | aqiLevel | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 2018-01-01 | 3℃ | -6℃ | 晴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 59 | 良 | 2 |
1 | 2018-01-02 | 2℃ | -5℃ | 阴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 49 | 优 | 1 |
2 | 2018-01-03 | 2℃ | -5℃ | 多云 | 北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 |
3 | 2018-01-04 | 0℃ | -8℃ | 阴 | 东北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 |
4 | 2018-01-05 | 3℃ | -6℃ | 多云~晴 | 西北风 | 1-2级 | 50 | 优 | 1 |
# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
<pre><code>.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</code></pre>
ymd | bWendu | yWendu | tianqi | fengxiang | fengli | aqi | aqiInfo | aqiLevel | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 2018-01-01 | 3 | -6 | 晴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 59 | 良 | 2 |
1 | 2018-01-02 | 2 | -5 | 阴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 49 | 优 | 1 |
2 | 2018-01-03 | 2 | -5 | 多云 | 北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 |
3 | 2018-01-04 | 0 | -8 | 阴 | 东北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 |
4 | 2018-01-05 | 3 | -6 | 多云~晴 | 西北风 | 1-2级 | 50 | 优 | 1 |
1、复现
# 只选出3月份的数据用于分析
condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03")
# 设置温差
df[condition]["wen_cha"] = df["bWendu"]-df["yWendu"]
d:\appdata\python37\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
# 查看是否修改成功
df[condition].head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
<pre><code>.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</code></pre>
ymd | bWendu | yWendu | tianqi | fengxiang | fengli | aqi | aqiInfo | aqiLevel | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
59 | 2018-03-01 | 8 | -3 | 多云 | 西南风 | 1-2级 | 46 | 优 | 1 |
60 | 2018-03-02 | 9 | -1 | 晴~多云 | 北风 | 1-2级 | 95 | 良 | 2 |
61 | 2018-03-03 | 13 | 3 | 多云~阴 | 北风 | 1-2级 | 214 | 重度污染 | 5 |
62 | 2018-03-04 | 7 | -2 | 阴~多云 | 东南风 | 1-2级 | 144 | 轻度污染 | 3 |
63 | 2018-03-05 | 8 | -3 | 晴 | 南风 | 1-2级 | 94 | 良 | 2 |
2、原因
发出警告的代码 df[condition][“wen_cha”] = df[“bWendu”]-df[“yWendu”]
相当于:df.get(condition).set(wen_cha),第一步骤的get发出了报警
链式操作其实是两个步骤,先get后set,get得到的dataframe可能是view也可能是copy,pandas发出警告
官网文档: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
核心要诀:pandas的dataframe的修改写操作,只允许在源dataframe上进行,一步到位
3、解决方法1
将get+set的两步操作,改成set的一步操作
df.loc[condition, "wen_cha"] = df["bWendu"]-df["yWendu"]
df[condition].head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
<pre><code>.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</code></pre>
ymd | bWendu | yWendu | tianqi | fengxiang | fengli | aqi | aqiInfo | aqiLevel | wen_cha | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
59 | 2018-03-01 | 8 | -3 | 多云 | 西南风 | 1-2级 | 46 | 优 | 1 | 11.0 |
60 | 2018-03-02 | 9 | -1 | 晴~多云 | 北风 | 1-2级 | 95 | 良 | 2 | 10.0 |
61 | 2018-03-03 | 13 | 3 | 多云~阴 | 北风 | 1-2级 | 214 | 重度污染 | 5 | 10.0 |
62 | 2018-03-04 | 7 | -2 | 阴~多云 | 东南风 | 1-2级 | 144 | 轻度污染 | 3 | 9.0 |
63 | 2018-03-05 | 8 | -3 | 晴 | 南风 | 1-2级 | 94 | 良 | 2 | 11.0 |
4、解决方法2
如果需要预筛选数据做后续的处理分析,使用copy复制dataframe
df_month3 = df[condition].copy()
df_month3.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
<pre><code>.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</code></pre>
ymd | bWendu | yWendu | tianqi | fengxiang | fengli | aqi | aqiInfo | aqiLevel | wen_cha | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
59 | 2018-03-01 | 8 | -3 | 多云 | 西南风 | 1-2级 | 46 | 优 | 1 | 11.0 |
60 | 2018-03-02 | 9 | -1 | 晴~多云 | 北风 | 1-2级 | 95 | 良 | 2 | 10.0 |
61 | 2018-03-03 | 13 | 3 | 多云~阴 | 北风 | 1-2级 | 214 | 重度污染 | 5 | 10.0 |
62 | 2018-03-04 | 7 | -2 | 阴~多云 | 东南风 | 1-2级 | 144 | 轻度污染 | 3 | 9.0 |
63 | 2018-03-05 | 8 | -3 | 晴 | 南风 | 1-2级 | 94 | 良 | 2 | 11.0 |
df_month3["wen_cha"] = df["bWendu"]-df["yWendu"]
df_month3.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
<pre><code>.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</code></pre>
ymd | bWendu | yWendu | tianqi | fengxiang | fengli | aqi | aqiInfo | aqiLevel | wen_cha | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
59 | 2018-03-01 | 8 | -3 | 多云 | 西南风 | 1-2级 | 46 | 优 | 1 | 11 |
60 | 2018-03-02 | 9 | -1 | 晴~多云 | 北风 | 1-2级 | 95 | 良 | 2 | 10 |
61 | 2018-03-03 | 13 | 3 | 多云~阴 | 北风 | 1-2级 | 214 | 重度污染 | 5 | 10 |
62 | 2018-03-04 | 7 | -2 | 阴~多云 | 东南风 | 1-2级 | 144 | 轻度污染 | 3 | 9 |
63 | 2018-03-05 | 8 | -3 | 晴 | 南风 | 1-2级 | 94 | 良 | 2 | 11 |
总之,pandas不允许先筛选子dataframe,再进行修改写入
要么使用.loc实现一个步骤直接修改源dataframe
要么先复制一个子dataframe再一个步骤执行修改
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