Warum löst Pythons .loc[row_indexer, col_indexer] „SettingWithCopyWarning“ aus und wie kann es behoben werden?

Überwindung von „SettingWithCopyWarning“ in Python bei Verwendung von .loc[row_indexer, col_indexer]

Das „SettingWithCopyWarning“ wird angezeigt, wenn versucht wird, ein DataFrame-Slice mithilfe von .loc[row_indexer zu ändern , col_indexer], obwohl Kopiervorgänge theoretisch vermieden werden. In solchen Fällen muss geprüft werden, ob ein anderer DataFrame den aktuellen beeinflusst.

Reproduktion des Fehlers:

1. Erstellen Sie einen DataFrame df aus einem Wörterbuch .
2. Erstellen Sie eine neue Spalte und aktualisieren Sie ihren Wert mit .loc: df.loc[0, 'new_column'] = 100.
3. Erstellen Sie einen neuen DataFrame new_df aus df mit einem Filter: new_df = df.loc[df.col1>2].
4. Versuch, einen Wert in new_df zu aktualisieren: new_df.loc[2, 'new_column'] = 100. Dadurch wird „SettingWithCopyWarning“ ausgelöst.

Lösung – Verwendung von .copy():

Um dieses Problem zu beheben, ist es wichtig, .copy() beim Erstellen des gefilterten DataFrame new_df zu verwenden. Dadurch wird eine Kopie des ursprünglichen DataFrame erstellt, wodurch Änderungen möglich sind, ohne dass die Warnung ausgelöst wird.

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

Dieser Ansatz eliminiert die „SettingWithCopyWarning“.

Vermeidung der Warnung für „convert_objects(convert_numeric= True):

Die Funktion „convert_objects(convert_numeric=True)“ kann die Warnung ebenfalls auslösen. Um dies zu vermeiden, verwenden Sie .copy(), bevor Sie die Funktion anwenden:

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

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung von .copy() vor dem Erstellen gefilterter DataFrames oder dem Anwenden von Datenmanipulationsfunktionen, die den DataFrame ändern, das „SettingWithCopyWarning“ verhindert. " Dadurch wird sichergestellt, dass Änderungen an einer Kopie des ursprünglichen DataFrame durchgeführt werden, wodurch unerwartetes Verhalten vermieden wird.

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