питон панды 0.16: SettingWithCopyWarning неправильно сообщили

Question

По моему другому вопросу: Python Anaconda: how to test if updated libraries are compatible with my existing code?

Я проклинаю день, когда я был вынужден перейти на панду 0.16. Одна из вещей, которые я не понимаю, почему я получаю предупреждение о прикован присваивания, когда я делаю что-то, как банальное, как добавление нового поля в существующей dataframe и инициализации его с 1:

mydataframe['x']=1 

вызывает следующее предупреждение :

SettingWithCopyWarning: значение пытается установить на копии среза от DataFrame. Попробуйте использовать .loc [row_indexer, col_indexer] = значение вместо

Смотрите на предостережений в документации: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy mydataframe [ 'х'] = 1

Я понимаю, что могут быть проблемы при назначении значения в копию фрейма данных, но здесь я просто добавляю новое поле в dataframe! Как я должен изменить свой код (который отлично работал в предыдущих версиях панд)?

Answer 1

Произошла попытка ответить или, по крайней мере, попытаться воспроизвести сообщение. (Обратите внимание, что вы можете только получить это сообщение один раз и, возможно, потребуется, чтобы начать новую оболочку или сделать %reset в IPython, чтобы получить это сообщение.)

In [1]: %reset 

Once deleted, variables cannot be recovered. Proceed (y/[n])? y 

In [2]: import pandas as pd 

In [3]: pd.__version__ 
Out[3]: '0.16.0' 

Вот 3 вариации установки нового столбца в «1». Первые два не генерируют предупреждение, но третий делает. (Второй один благодаря @ предложение Джеффа)

In [4]: df = pd.DataFrame({ 'x':[1,2,3], 'y':[77,88,99] }) 
    ...: df['z'] = 1 

In [5]: df = pd.DataFrame({ 'x':[1,2,3], 'y':[77,88,99] }) 
    ...: df = df[1:] 
    ...: df['z'] = 1 

In [6]: df = pd.DataFrame({ 'x':[1,2,3], 'y':[77,88,99] }) 
    ...: df2 = df[1:] 
    ...: df2['z'] = 1 

-c:3: 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 the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable 
/indexing.html#indexing-view-versus-copy 

Возможно, другие могут исправить меня, если я ошибаюсь, но я считаю, что сообщение об ошибке здесь в связи с df2 быть копией кусочка df. Однако, это на самом деле не проблема, так как в результате df и df2 это то, что я ожидал бы:

In [7]: df 
Out[7]: 
    x y 
0 1 77 
1 2 88 
2 3 99 

In [8]: df2 
Out[8]: 
    x y z 
1 2 88 1 
2 3 99 1 

Я знаю, что это будет страшно сказать, но когда я получаю это сообщение, я просто проверить, является ли команда сделала то, что хотела или не хотела, и не задумывалась над предупреждением. Но получаете ли вы предупреждение или нет, проверяя, что команда сделала то, что вы ожидали, - это то, что вам нужно делать все время в пандах (или в Matlab, или R, или SAS, или Stata, ...)

Answer 2

Это не будет генерировать предупреждение:

df = pd.DataFrame({ 'x':[1,2,3], 'y':[77,88,99] }) 
df2 = df[1:].copy() 
df2['z'] = 1