Pourquoi le .loc[row_indexer, col_indexer] de Python déclenche-t-il « SettingWithCopyWarning » et comment peut-il être résolu ?

Susan Sarandon
Libérer: 2024-10-30 07:18:03
original
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Why Does Python's .loc[row_indexer, col_indexer] Trigger

Surmonter "SettingWithCopyWarning" en Python lors de l'utilisation de .loc[row_indexer, col_indexer]

Le "SettingWithCopyWarning" apparaît lors de la tentative de modification d'une tranche DataFrame à l'aide de .loc[row_indexer , col_indexer], bien qu'il évite théoriquement les opérations de copie. Dans de tels cas, il est nécessaire d'examiner si un autre DataFrame influence celui en cours.

Reproduction de l'erreur :

  1. Créer un DataFrame df à partir d'un dictionnaire .
  2. Créez une nouvelle colonne et mettez à jour sa valeur à l'aide de .loc : df.loc[0, 'new_column'] = 100.
  3. Créez un nouveau DataFrame new_df à partir de df à l'aide d'un filtre : new_df = df.loc[df.col1>2].
  4. Tentative de mise à jour d'une valeur dans new_df : new_df.loc[2, 'new_column'] = 100. Cela déclenchera le "SettingWithCopyWarning."

Solution - Utilisation de .copy() :

Pour résoudre ce problème, il est crucial d'utiliser .copy() lors de la création du DataFrame new_df filtré. Cela crée une copie du DataFrame d'origine, permettant des modifications sans déclencher l'avertissement.

<code class="python">new_df_copy = df.loc[df.col1>2].copy()
new_df_copy.loc[2, 'new_column'] = 100</code>
Copier après la connexion

Cette approche élimine le "SettingWithCopyWarning."

Éviter l'avertissement pour convert_objects(convert_numeric= True ):

La fonction "convert_objects(convert_numeric=True)" peut également déclencher l'avertissement. Pour éviter cela, utilisez .copy() avant d'appliquer la fonction :

<code class="python">value1['Total Population'] = value1['Total Population'].astype(str).copy().convert_objects(convert_numeric=True)</code>
Copier après la connexion

En conclusion, utiliser .copy() avant de créer des DataFrames filtrés ou d'appliquer des fonctions de manipulation de données qui modifient le DataFrame empêchera le "SettingWithCopyWarning. " Cela garantit que les modifications sont effectuées sur une copie du DataFrame d'origine, évitant ainsi tout comportement inattendu.

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