Python Pandas SettingWithCopyWarning 副本与新对象答案

【问题标题】：Python Pandas SettingWithCopyWarning copies vs new objectsPython Pandas SettingWithCopyWarning 副本与新对象
【发布时间】：2016-10-31 10:19:08
【问题描述】：

我正在使用通过子设置前一个创建的数据框“副本” - 见下文：

import random
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'data':list(random.sample(range(10,100),25))})
df_filtered = df.query('data > 20 and data < 80')
df_filtered.rename(columns={'data':'observations'},inplace=True)

问题是，当调用重命名方法时，我收到一个 SettingWithCopy 警告，据我了解，这意味着我正在对原始（在本例中为 df）对象的副本进行操作。警告文本是：“试图在 DataFrame 中的切片副本上设置值”

我发现this question 使用不同的子集化方法得到了回答。我自己更喜欢 Dataframe.query() 方法（语法方面）。有没有办法可以使用 .query() 方法而不是我链接的问题中建议的方法来创建新的 Dataframe 对象？我已经尝试了 iloc 的一些选项，但到目前为止还没有成功。

【问题讨论】：

你的目标是什么？你想要一个具有独立值的 DF（副本）吗？注意：这会花费你额外的内存。
在这个例子中是的，我的意图是让 df_filtered 成为一个完全不同于 df 的独立对象。我意识到这两个对象都将在内存中，但对于这个例子来说没关系。

标签： python pandas

【解决方案1】：

您始终可以通过在过滤后的数据帧上调用 .copy() 来显式制作副本。具体来说，替换

df_filtered = df.query('data > 20 and data < 80')

与

df_filtered = df.query('data > 20 and data < 80').copy()

这是否消除了警告？

【讨论】：

这也解决了问题。因此，如果我不调用复制函数，当您对数据框（而不是新对象）进行子集化时，pandas 会创建不同类型的对象吗？我已经尝试查看文档，但我还不明白发生了什么……我最担心的是我想确保它正在做我想做的事情。
如果不调用.copy()，df_filtered 可能是原始df 的视图——直到运行时才能知道。这就是你收到警告的原因。 Pandas 代码中有很多防御性复制，但它并不通用——很多时候你确实想要一个视图而不是一个副本。
感谢阿尔贝托的信息！您知道 Max 建议的方法（直接使用等号运算符而不是使用 inplace 参数完成赋值）的行为方式是否与显式调用 copy() fn 相同？只是想了解我是否应该注意更多细微差别的行为:)
是的，如果没有 inplace=True，您将创建一个新的数据框，因此 MaxU 建议的分配最终会为您提供与我建议的完全相同的结果。

【解决方案2】：

试试这个而不是使用inplace=True:

In [12]: df_filtered = df.query('data > 20 and data < 80')

In [13]: df_filtered = df_filtered.rename(columns={'data':'observations'})

.rename() 函数返回一个新对象，因此您可以简单地用返回的新 DF 覆盖您的 DF

如果您使用inplace，则会发生以下情况

来自docs：

就地：布尔值，默认为False

是否返回一个新的DataFrame。如果为 True，则忽略 copy 的值。

返回：

重命名：DataFrame（新对象）

PS 基本上你应该尽量避免使用inplace=True 而使用df = df.function(...) 技术

【讨论】：

谢谢 Max - 警告消失了，但是当 inplace 参数不起作用时，为什么像这样强制分配？我想我可以习惯这一点，但我想了解为什么这对我尝试过的东西有效……有什么想法吗？
为什么要“避免使用 inplace=True 而使用 df = df.function(...)”