如何理解處理Pandas的SettingWithCopyWarning？

SettingWithCopyWarning：Pandas 中的解釋與處理

Pandas 0.13.0rc1 中引入的SettingWithCopyWarning 會提醒使用者在DataFrame 的切片或副本上設定問題。此警告旨在防止混淆和意外行為。

理解警告

該警告是由於「鍊式分配」而產生的，其中在DataFrame 的切片或副本上設定值，例如as:

df[df['A'] > 2]['B'] = new_val  # new_val not set in df

在此範例中，第一個選擇(df[df['A'] > 2]) 傳回一個副本，並嘗試在此副本上設定「B」不會更新原始DataFrame“df”。要正確更新“df”，請使用 loc 訪問器：

df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = new_val

處理警告

1。忽略警告

如果您確定不需要將變更反映回原始DataFrame，則可以停用警告：

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

2.使用loc 和iloc

對於切片或副本的賦值，請使用loc 或iloc 存取器，它們允許直接修改原始DataFrame：

df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = new_val
df.iloc[2:5, 4] = [1, 8, 8]

3。建立副本

如果您需要DataFrame 的新引用，請在修改之前使用DataFrame.copy() 建立副本：

new_df = df.copy()
new_df['C'] = df['A'] + df['B']

4.重新產生DataFrame

在在您的具體情況下，您可以重新產生具有所需變更的新DataFrame，而不是修改原始quote_df：

quote_df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg'))
quote_df.rename(columns={'A':'STK', 'B':'TOpen', ...}, inplace=True)
quote_df['TVol'] = quote_df['TVol'] / TVOL_SCALE
quote_df['TAmt'] = quote_df['TAmt'] / TAMT_SCALE
quote_df['TDate'] = quote_df.TDate.map(lambda x: x[0:4]+x[5:7]+x[8:10])

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