Pandas系列教程（7）Pandas的SettingWithCopyWarning
import pandas as pd file_path = "../datas/files/beijing_tianqi_2018.csv" df = pd.read_csv(file_path) # 替换温度的后缀℃, 并转为int32（修改列） df.loc[:, 'bWendu'] = df.loc[:, 'bWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') df.loc[:, 'yWendu'] = df.loc[:, 'yWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') print(df.head(3))
import pandas as pd file_path = "../../datas/files/beijing_tianqi_2018.csv" df = pd.read_csv(file_path) # 替换温度的后缀℃, 并转为int32（修改列） df.loc[:, 'bWendu'] = df.loc[:, 'bWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') df.loc[:, 'yWendu'] = df.loc[:, 'yWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') print('*' * 25, '替换温度的后缀，并转为int类型', '*' * 25) print(df.head(3)) # 只选出3月份的数据用于分析 condition = df['ymd'].str.startswith('2018-03') print('*' * 25, '只选出3月份的数据用于分析', '*' * 25) print(condition) # 设置温差 print('*' * 25, '设置温差', '*' * 25) df[condition]['wen_cha'] = df['bWendu'] - df['yWendu'] # 查看是否修改成功 print('*' * 25, '查看是否修改成功', '*' * 25) print(df[condition].head())
运行结果：
************************* 替换温度的后缀，并转为int类型 ************************* 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 ************************* 只选出3月份的数据用于分析 ************************* 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False ... 360 False 361 False 362 False 363 False 364 False Name: ymd, Length: 365, dtype: bool ************************* 设置温差 ************************* ************************* 查看是否修改成功 ************************* 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 F:/Python_Projects/PythonDataAnalysis/4_Pandas/8_Pandas的SettingWithCopyWarning/8.1 复现/demo.py:19: 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 df[condition]['wen_cha'] = df['bWendu'] - df['yWendu']
原因：
发出警告的代码 df[condition]['wen_cha'] = df['bWendu'] - df['yWendu']
相当于：df.get(condition).set(wen_cha), 第一步骤的get发出了警报
链式操作确实是两个步骤，先get后set，get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的修改写操作，只允许在源dataframe上进行，一步到位
解决方式1
import pandas as pd file_path = "../../datas/files/beijing_tianqi_2018.csv" df = pd.read_csv(file_path) # 替换温度的后缀℃, 并转为int32（修改列） df.loc[:, 'bWendu'] = df.loc[:, 'bWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') df.loc[:, 'yWendu'] = df.loc[:, 'yWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') print('*' * 25, '替换温度的后缀，并转为int类型', '*' * 25) print(df.head(3)) # 只选出3月份的数据用于分析 condition = df['ymd'].str.startswith('2018-03') print('*' * 25, '只选出3月份的数据用于分析', '*' * 25) print(condition) # 设置温差 print('*' * 25, '设置温差', '*' * 25) # 将get + set的两步操作，改成set的一步操作 df.loc[condition, 'wen_cha'] = df['bWendu'] - df['yWendu'] # 查看是否修改成功 print('*' * 25, '查看是否修改成功', '*' * 25) print(df[condition].head())
解决方式2
import pandas as pd file_path = "../../datas/files/beijing_tianqi_2018.csv" df = pd.read_csv(file_path) # 替换温度的后缀℃, 并转为int32（修改列） df.loc[:, 'bWendu'] = df.loc[:, 'bWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') df.loc[:, 'yWendu'] = df.loc[:, 'yWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') print('*' * 25, '替换温度的后缀，并转为int类型', '*' * 25) print(df.head(3)) # 只选出3月份的数据用于分析 condition = df['ymd'].str.startswith('2018-03') print('*' * 25, '只选出3月份的数据用于分析', '*' * 25) print(condition) # 设置温差 # 如果需要预筛选数据做后续的处理分析，使用copy赋值dataframe print('*' * 25, '设置温差', '*' * 25) df_month3 = df[condition].copy() print(df_month3.head()) df_month3['wen_cha'] = df['bWendu'] - df['yWendu'] # 查看是否修改成功 print('*' * 25, '查看是否修改成功', '*' * 25) print(df[condition].head())
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