Pandas 在 train_test_split 之后显示 SettingWithCopyWarning [重复]答案

【问题标题】：Pandas shows SettingWithCopyWarning after train_test_split [duplicate]Pandas 在 train_test_split 之后显示 SettingWithCopyWarning [重复]
【发布时间】：2017-12-18 19:51:07
【问题描述】：

我正在尝试操作从 Sci-Kit Learn 的 train_test_split 操作收到的数据帧。系统给了我以下信息：

/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py:179： SettingWithCopyWarning：试图在一个副本上设置一个值从 DataFrame 切片

以下内容会在我的系统上引发警告：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
X=pd.DataFrame({'A':[2,5,7,8,9],'B':[2,5,3,51,5]})
(Xt,Xv)=train_test_split(X)
Xt.iloc[0,0]=6

我使用以下版本：

python: '3.6.1（默认，2017 年 6 月 26 日，19:29:26）\n[GCC 4.9.2]'

熊猫：0.20.3

sklearn：0.18.2

【问题讨论】：

标签： python pandas scikit-learn

【解决方案1】：

您可以按以下方法解决它：

In [16]: Xt = Xt.copy()

In [17]: Xt.iloc[0,0]=6

In [18]: Xt
Out[18]:
   A  B
0  6  2
2  7  3
1  5  5

In [19]: X
Out[19]:
   A   B
0  2   2     # <--- NOTE: the value in the original DF has NOT been changed
1  5   5
2  7   3
3  8  51
4  9   5

您也可以使用numpy.split(...) method

【讨论】：

谢谢，这对我有用。但是每次使用后复制train_test_split的所有输出变量似乎非常麻烦和低效。我想我可以像这样'map（lambda x：x.copy（），train_test_split（X，y））'
@Jonathan，您也可以尝试使用np.split() 而不是train_test_split - 我添加了答案链接，其中包含一个示例...
我对此进行了测试，它也适用于我。你知道 np.split 是否复制数据吗？（我假设为 train_test_split 引发了警告，因为它不复制数据而是创建一个“视图”？）
@Jonathan，我猜np.split() 返回副本...

【解决方案2】：

另一种选择是重置 is_copy flat，但这似乎是 train_test_split 函数的错误。

Xt.is_copy=None

【讨论】：

我应该在 sci-kit learn 或 pandas 错误列表上发布一些内容吗？
我认为该功能是 sci-kit learn 的一部分。
为什么会有这样的解决方案？为什么你认为这是 sklearn 中的错误？

【解决方案3】：

Pandas 通常过于激进地吐出这个警告，你可以在这里看到一个很好的讨论： How to deal with SettingWithCopyWarning in Pandas?

但如果我确信我的代码按预期工作，我只需使用：

pd.options.mode.chained_assignment = None

在我的文件顶部。您将始终能够判断您是否没有更新您的 df，因为您认为您所做的任何事情都不会出现。

【讨论】：

我不使用链式分配
为我工作\m/ :) 谢谢。