python 为什么我在使用多索引时会收到SettingWithCopyWarning(而不是简单索引)？

nxowjjhe 于 2023-01-24 发布在 Python

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下面的代码按预期工作，没有警告。我创建一个 Dataframe ，使用.loc从它创建两个子 Dataframe ，给予它们相同的索引，然后分配给其中一个的列。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 4),
                  index=pd.Index(range(20)),
                  columns=['one', 'two', 'three', 'four'])

d1 = df.loc[[2, 4, 6], :]
d2 = df.loc[[3, 5, 7], :]

idx = pd.Index(list('abc'), name='foo')
d1.index = idx
d2.index = idx

d1['one'] = d1['one'] - d2['two']

然而，如果我做完全相同的事情，除了多索引 Dataframe ，我得到一个SettingWithCopyWarning。

import numpy as np
import pandas as pd

arrays = [
    np.array(["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"]),
    np.array(["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"]),
]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays, columns=['one', 'two', 'three', 'four'])

d1 = df.loc[(['bar', 'qux', 'foo'], 'one'), :]
d2 = df.loc[(['bar', 'qux', 'foo'], 'two'), :]

idx = pd.Index(list('abc'), name='foo')
d1.index = idx
d2.index = idx

d1['one'] = d1['one'] - d2['two']

我知道在创建df1和df2时使用.copy()可以避免这个警告，但是我很难理解为什么在第二种情况下有必要使用.copy()，而在第一种情况下却不需要。链式索引在两种情况下都存在，不是吗？那么，有什么区别呢？

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/75220272/why-do-i-get-a-settingwithcopywarning-when-using-a-multiindex-but-not-with-a-si

2条答案

按热度按时间

e3bfsja21#

您必须使用set_index来避免警告：

import numpy as np
import pandas as pd

arrays = [
    np.array(["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"]),
    np.array(["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"]),
]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays, columns=['one', 'two', 'three', 'four'])

d1 = df.loc[(['bar', 'qux', 'foo'], 'one'), :]
d2 = df.loc[(['bar', 'qux', 'foo'], 'two'), :]

idx = pd.Index(list('abc'), name='foo')
d1 = d1.set_index(idx)  # <- HERE
d2 = d2.set_index(idx)  # <- HERE

d1['one'] = d1['one'] - d2['two']

赞(0）回复(0）举报 2023-01-24

pobjuy322#

我相信这福尔斯Pandas的内部，归还副本的决定取决于几个因素（dtype同质性，
您可以使用_is_copy检查是否有副本或视图，并在需要时强制执行：

def ensure_copy(df):
    if df._is_copy:
        return df.copy()
    return df

d1 = ensure_copy(df.loc[(['bar', 'qux', 'foo'], 'one'), :])
d2 = ensure_copy(df.loc[(['bar', 'qux', 'foo'], 'two'), :])

idx = pd.Index(list('abc'), name='foo')
d1.index = idx
d2.index = idx

d1['one'] = d1['one'] - d2['two']

请注意，这是一个内部的panda方法，而不是一个公共的方法，因此不能保证它在未来仍然可用。*

赞(0）回复(0）举报 2023-01-24

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