如何理解和处理Pandas的SettingWithCopyWarning？

SettingWithCopyWarning：Pandas 中的解释和处理

Pandas 0.13.0rc1 中引入的SettingWithCopyWarning 会提醒用户在 DataFrame 的切片或副本上设置值时存在潜在问题。此警告旨在防止混淆和意外行为。

理解警告

该警告是由于“链式分配”而产生的，其中在 DataFrame 的切片或副本上设置值，例如as:

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

在此示例中，第一个选择 (df[df['A'] > 2]) 返回一个副本，并尝试在此副本上设置“B”不会更新原始 DataFrame“df”。要正确更新“df”，请使用 loc 访问器：

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

处理警告

1。忽略警告

如果您确定不需要将更改反映回原始 DataFrame，则可以禁用警告：

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

2.使用 loc 和 iloc

对于切片或副本的赋值，请使用 loc 或 iloc 访问器，它们允许直接修改原始 DataFrame：

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

3。创建副本

如果您需要 DataFrame 的新引用，请在修改之前使用 DataFrame.copy() 创建副本：

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

4.重新生成 DataFrame

在您的具体情况下，您可以重新生成具有所需更改的新 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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