pandas的SettingWithCopyWarning¶

报警复现，原因，解决方案

In [25]:
import pandas as pd

fpath = "../datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df= pd.read_csv(fpath)
df.head()
Out[25]:
ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
0 2018-01-01 3℃ -6℃ 晴~多云 东北风 1-2级 59 良 2
1 2018-01-02 2℃ -5℃ 阴~多云 东北风 1-2级 49 优 1
2 2018-01-03 2℃ -5℃ 多云 北风 1-2级 28 优 1
3 2018-01-04 0℃ -8℃ 阴 东北风 1-2级 28 优 1
4 2018-01-05 3℃ -6℃ 多云~晴 西北风 1-2级 50 优 1
In [26]:
df.loc[:,"bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃","").astype("int32")
df.loc[:,"yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃","").astype("int32")
In [27]:
df.head()
Out[27]:
ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
0 2018-01-01 3 -6 晴~多云 东北风 1-2级 59 良 2
1 2018-01-02 2 -5 阴~多云 东北风 1-2级 49 优 1
2 2018-01-03 2 -5 多云 北风 1-2级 28 优 1
3 2018-01-04 0 -8 阴 东北风 1-2级 28 优 1
4 2018-01-05 3 -6 多云~晴 西北风 1-2级 50 优 1

1. 复现¶

只选出3月份的数据进行分析¶

In [28]:
condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03")

设置温差¶

In [29]:
df.loc[condition]["wen_cha"]=df["bWendu"]-df["yWendu"]

c:\users\administrator\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.

查看是否成功¶

In [30]:
df[condition].head()
Out[30]:
ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
59 2018-03-01 8 -3 多云 西南风 1-2级 46 优 1
60 2018-03-02 9 -1 晴~多云 北风 1-2级 95 良 2
61 2018-03-03 13 3 多云~阴 北风 1-2级 214 重度污染 5
62 2018-03-04 7 -2 阴~多云 东南风 1-2级 144 轻度污染 3
63 2018-03-05 8 -3 晴 南风 1-2级 94 良 2

2.原因¶

发出警告的代码 df.loc[condition]["wen_cha"]=df["bWendu"]-df["yWendu"]

相当于：df.get(condition).set(wen_cha),第一步骤的get发出了报警

链式操作其实就是两个步骤，先get后set，gei得到的dataframe可能是view也可能是copy，pandas发出警告

核心要诀：pandas的dataframe的修改操写操作，只允许在源dataframe上进行

3.解决办法1¶

将get+set的两步操作，改成set的一步操作

In [31]:
df.loc[condition,"wen_cha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
df[condition].head()
Out[31]:
ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel wen_cha
59 2018-03-01 8 -3 多云 西南风 1-2级 46 优 1 11.0
60 2018-03-02 9 -1 晴~多云 北风 1-2级 95 良 2 10.0
61 2018-03-03 13 3 多云~阴 北风 1-2级 214 重度污染 5 10.0
62 2018-03-04 7 -2 阴~多云 东南风 1-2级 144 轻度污染 3 9.0
63 2018-03-05 8 -3 晴 南风 1-2级 94 良 2 11.0

4.解决方法2¶

如果需要预筛选数据做后续的处理分析，使用copy复制dataframe

In [32]:
df_month3 = df[condition].copy()
In [33]:
df_month3.head()
Out[33]:
ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel wen_cha
59 2018-03-01 8 -3 多云 西南风 1-2级 46 优 1 11.0
60 2018-03-02 9 -1 晴~多云 北风 1-2级 95 良 2 10.0
61 2018-03-03 13 3 多云~阴 北风 1-2级 214 重度污染 5 10.0
62 2018-03-04 7 -2 阴~多云 东南风 1-2级 144 轻度污染 3 9.0
63 2018-03-05 8 -3 晴 南风 1-2级 94 良 2 11.0
In [34]:
df_month3["wen_cha"] = df["bWendu"] -df["yWendu"]
df_month3.head()
Out[34]:
ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel wen_cha
59 2018-03-01 8 -3 多云 西南风 1-2级 46 优 1 11
60 2018-03-02 9 -1 晴~多云 北风 1-2级 95 良 2 10
61 2018-03-03 13 3 多云~阴 北风 1-2级 214 重度污染 5 10
62 2018-03-04 7 -2 阴~多云 东南风 1-2级 144 轻度污染 3 9
63 2018-03-05 8 -3 晴 南风 1-2级 94 良 2 11

总之,pandas不允许先筛选子dataframe，再进行修改写入¶

要么使用.loc实现一个步骤直接修改源dataframe

要么先复制一个子dataframe再一个步骤执行修改