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Comment puis-je éviter le paramètre Pandas avec copie d'avertissement ?

Linda Hamilton
Libérer: 2024-12-31 19:36:11
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How Can I Avoid the Pandas SettingWithCopyWarning?

Comprendre SettingWithCopyWarning dans Pandas

Introduction

Lors de la mise à niveau vers Pandas 0.13.0rc1, vous peut rencontrer un nouvel avertissement, le SettingWithCopyWarning. Cet avertissement sert à vous alerter des problèmes potentiels lors de la modification d'une copie d'une tranche DataFrame au lieu du DataFrame d'origine lui-même.

Causes de l'avertissement

L'avertissement est déclenché lorsque des valeurs sont affectées à une tranche d’un DataFrame qui a été précédemment créée en tant que copie. Par exemple, considérons le code suivant :

quote_df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg'))
quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE
Copier après la connexion

Dans ce code, la variable quote_df est initialement créée en tant que copie du DataFrame d'origine. L'attribution d'une nouvelle valeur à la colonne 'TVol' dans quote_df déclenche le SettingWithCopyWarning car les modifications ne sont pas propagées au DataFrame d'origine.

Conséquences de l'ignorance de l'avertissement

Ignorer l'avertissement peut entraîner un comportement inattendu et des incohérences dans vos données manipulations.

Approche recommandée

Pour éviter l'avertissement et garantir une manipulation appropriée des données, vous devez utiliser l'accesseur .loc pour modifier les valeurs directement dans le DataFrame d'origine. Le code suivant réécrit l'exemple ci-dessus à l'aide de l'accesseur .loc :

quote_df.loc[:, 'TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE
Copier après la connexion

En utilisant .loc, vous vous assurez que les modifications sont appliquées au DataFrame d'origine au lieu d'une copie.

Désactiver l'avertissement

Si vous êtes sûr que l'affectation chaînée est intentionnelle et n'entraîne aucun problème, vous pouvez désactiver le SettingWithCopyWarning à l'aide du code suivant :

import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'
Copier après la connexion

Cependant, il est généralement recommandé de résoudre le problème sous-jacent à l'origine de l'avertissement plutôt que de le désactiver.

Conclusion

Le SettingWithCopyWarning fournit des commentaires précieux pour vous aider à identifier les erreurs potentielles dans votre code de manipulation de données. En comprenant les causes et les conséquences de cet avertissement, vous pouvez vous assurer que votre code se comporte comme prévu et évite tout problème d'intégrité des données.

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