如何避免 Pandas 設定WithCopyWarning？

了解 Pandas 中的SettingWithCopyWarning

簡介

簡介

簡介

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

後，您可能會遇到新的警告，設定WithCopyWarning。此警告旨在提醒您在修改 DataFrame 切片副本而不是原始 DataFrame 本身時存在潛在問題。

警告的原因

觸發警告當值被分配給先前建立為副本的 DataFrame 的切片時。例如，考慮以下程式碼：

在此程式碼中，quote_df 變數最初會建立為原始 DataFrame 的副本。為 quote_df 中的「TVol」列指派新值會觸發SettingWithCopyWarning，因為變更不會傳播回原始 DataFrame。

忽略警告的後果

quote_df.loc[:, 'TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE

忽略警告可能會導致意外行為和數據不一致

推薦方法

為了避免警告並確保正確的資料操作，您應該使用.loc 存取器直接修改原始DataFrame 中的值。以下程式碼使用 .loc 存取器重寫上面的範例：

import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'

透過使用 .loc，您可以確保變更套用至原始 DataFrame 而不是副本。

停用警告

如果您確信鍊式分配是有意的並且不會導致任何問題，您可以使用以下程式碼停用SettingWithCopyWarning：

但是，通常建議解決導致警告的根本問題，而不是停用它。 結論SettingWithCopyWarning 提供了寶貴的回饋，可協助您識別資料操作程式碼中的潛在錯誤。透過了解此警告的原因和後果，您可以確保程式碼按預期運行並避免任何資料完整性問題。

以上是如何避免 Pandas 設定WithCopyWarning？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！