Question

我正在使用Jupyter笔记本（不确定这是否相关）而且我无法理解为什么Pandas会抛出SettingWithCopyWarning而只是在某种情况下。

这是我的代码的第一个版本：

def read_in_yearly_data(file_name):
    print('\t%s' % file_name)

    df = pd.read_csv('../' + file_name + '.csv', header=None)

    # Drop the first 4 columns, and set names of the remaining 4 columns
    for i in range(4):
        del df[i]

    df.columns = ['Part_Name', 'Date', 'Description', 'Units']

    return df

yearly_data = []
for year in ['09', '10', '11']:
    yearly_data.append(read_in_yearly_data('20' + year + ' data'))

all_data = pd.concat(yearly_data, axis=0, join='outer')

parts_to_exclude = misc.PART_NAMES
all_data = all_data.query('Part not in @parts_to_exclude')

all_data['Units'] = all_data['Units'].apply(lambda x: hf.to_int(x))

第二个版本（将代码包装在一个函数中）：

def read_in_yearly_data(file_name):
    print('\t%s' % file_name)

    df = pd.read_csv('../' + file_name + '.csv', header=None)

    # Drop the first 4 columns, and set names of the remaining 4 columns
    for i in range(4):
        del df[i]

    df.columns = ['Part_Name', 'Date', 'Description', 'Units']

    return df

def myfunc():
    yearly_data = []
    for year in ['09', '10', '11']:
        yearly_data.append(read_in_yearly_data('20' + year + ' data'))

    all_data = pd.concat(yearly_data, axis=0, join='outer')

    parts_to_exclude = misc.PART_NAMES
    all_data = all_data.query('Part not in @parts_to_exclude')

    all_data['Units'] = all_data['Units'].apply(lambda x: hf.to_int(x))

my_func()

调用hf.to_int(x)获取'单位'并将其转换为整数（某些单位存储为字符串并使用逗号，例如'2,000.0'。

第一个版本的代码在第二个版本没有产生警告。

甚至将最后一行更改为

all_data.loc[:, 'Units'] = all_data['Units'].apply(lambda x: hf.to_int(x))

在第二个版本中没有改变任何东西，我很难理解为什么。

Answer 1

如果更改

，错误就会消失

all_data = all_data.query('Part not in @parts_to_exclude')

要：

all_data = all_data.query('Part not in @parts_to_exclude').copy()

我还不太清楚为什么当它不在函数中时它没有给你一个错误。

Pandas SettingWithCopyWarning仅在函数

1 个答案: