pandas SettingWithCopyWarning

introduction

Si vous faisiez une application qui manipule les fichiers csv à l'aide de pandas, Le résultat est édité comme prévu, J'ai été averti que SettingWithCopyWarning.

SettingWithCopyWarning Je pense que c'est un avertissement car c'est passé par référence (qu'est-ce que c'est?). Lorsqu'une partie des données d'origine est extraite → affectée à une partie de celles-ci Souhaitez-vous modifier "cette partie des données d'origine"? Vous ne savez pas si vous vouliez créer "de nouvelles données avec quelques modifications"?

N'hésitez pas à commenter dans les commentaires.

Solution

Si vous spécifiez dans copy () qu'il s'agit d'une copie et non d'une référence, SettingWithCopyWarning a été résolu.

Une application qui organise vos fruits préférés dans un fichier csv

Premier, Dans un répertoire (dossier) appelé output_files Créez un fichier csv nommé data.csv.

Le contenu est apple,8 orange,15 banana,4 apple,1 Il est devenu.

data.csv

apple,8
orange,15
banana,4
apple,1

Ce fichier csv Supprimer la pomme, 1 et Réécrit sur apple, 9

data.csv

apple,9
orange,15
banana,4

Le but est d'éditer.

check_data.py

import pandas as pd

def check():
    df = pd.read_csv('output_files/data.csv', names=['fru_name', 'count'])
    #Le plus souvent dans vc(Dupliquer)Conserver les fruits
    vc = df['fru_name'].value_counts().index[0]
    #Stocker le nombre d'occurrences en fre
    fre = df['fru_name'].value_counts().iat[0]

    if fre > 1:
        #Supprimez la ligne de fruits en double et changez-la en variable new_Stocker dans les données
        new_data = df.drop_duplicates(subset='fru_name')

        #Duper le nombre original de fruits en double_Stocker en nombre
        dup_count = int(new_data.loc[new_data['fru_name'] == vc, 'count'])
        # dup_compter+1
        dup_count += 1
        new_data.loc[new_data['fru_name'] == vc, 'count'] = dup_count

        #data.Écraser le csv
        new_data.to_csv('output_files/data.csv', index=False, header=False)

check()

python

SettingWithCopyWarning

Le fichier csv est comme prévu

data.csv

apple,9
orange,15
banana,4

A été édité, mais SettingWithCopyWarning est émis.

Amélioration

Dans copy (), pour indiquer clairement qu'il s'agit d'une copie et non d'une référence

python

new_data = df.drop_duplicates(subset='fru_name')

À

python

#copy()Être explicitement une copie, pas une référence
new_data = df.drop_duplicates(subset='fru_name').copy()

changer en.

check_data2.py

import pandas as pd

def check():
    df = pd.read_csv('output_files/data.csv', names=['fru_name', 'count'])
    #Le plus souvent dans vc(Dupliquer)Conserver les fruits
    vc = df['fru_name'].value_counts().index[0]
    #Stocker le nombre d'occurrences en fre
    fre = df['fru_name'].value_counts().iat[0]

    if fre > 1:
        #Supprimez la ligne de fruits en double et changez-la en variable new_Stocker dans les données
        new_data = df.drop_duplicates(subset='fru_name').copy()

        #Duper le nombre original de fruits en double_Stocker en nombre
        dup_count = int(new_data.loc[new_data['fru_name'] == vc, 'count'])
        # dup_compter+1
        dup_count += 1
        new_data.loc[new_data['fru_name'] == vc, 'count'] = dup_count

        #data.Écraser le csv
        new_data.to_csv('output_files/data.csv', index=False, header=False)

check()

avec ça, Sans SettingWithCopyWarning, Le fichier csv est comme prévu Il est venu pour être édité.