Как исправить SettingWithCopyWarning в Pandas

Предупреждение SettingWithCopyWarning, которое вы видите после обновления до pandas 0.13.0rc1, представляет собой новый механизм безопасности, введенный для предотвращения распространенных ошибок манипулирования данными. Это предупреждение возникает, когда pandas не может определить, модифицируете ли вы исходный DataFrame или его копию/срез.

Содержание

• Что означает это предупреждение
• Почему оно возникает в вашем коде
• Рекомендуемые решения
• Подавление предупреждения
• Лучшие практики
• Заключение

Что означает это предупреждение

Предупреждение SettingWithCopyWarning сообщает вам, что ваш код пытается изменить значение в том, что может быть копией среза DataFrame, а не в исходном DataFrame. Как объясняется в документации pandas, “Предупреждение возникает при попытке установить значение в скопированном срезе DataFrame”.

Это предупреждение было введено в pandas 0.13.0rc1, чтобы помочь разработчикам избежать ситуаций, когда они думают, что модифицируют свой исходный DataFrame, но на самом деле работают с его копией, что может привести к неожиданному поведению и несогласованности данных.

Почему оно возникает в вашем коде

В вашей функции _decode_stock_quote предупреждение появляется в нескольких местах:

1. quote_df = quote_df.ix[:,[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]] - эта строка создает представление исходного DataFrame с использованием устаревшего индексатора .ix
2. quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE - это присваивание нацелено на то, что pandas может считать копией
3. Аналогичные присваивания для TAmt и TDate

Проблема возникает из-за цепочечных операций индексирования. Когда вы используете .ix для выбора столбцов, а затем пытаетесь присвоить значения столбцам, pandas не может определить, модифицируете ли вы исходный DataFrame или его копию.

Рекомендуемые решения

Решение 1: Использование .loc для присваивания

Замените ваши присваивания столбцов на синтаксис .loc:

def _decode_stock_quote(list_of_150_stk_str):
    """декодирует веб-страницу и возвращает DataFrame"""
    
    from cStringIO import StringIO
    
    str_of_all = "".join(list_of_150_stk_str)
    
    quote_df = pd.read_csv(
        StringIO(str_of_all),
        sep=',',
        names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg')) 
    quote_df.rename(
        columns={
            'A':'STK', 'B':'TOpen', 'C':'TPCLOSE', 'D':'TPrice',
            'E':'THigh', 'F':'TLow', 'I':'TVol', 'J':'TAmt',
            'e':'TDate', 'f':'TTime'},
        inplace=True)
    
    # Используйте .loc для выбора и присваивания столбцов
    quote_df = quote_df.loc[:, [0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]]
    
    # Используйте .loc для всех присваиваний
    quote_df.loc[:, 'TClose'] = quote_df['TPrice']
    quote_df.loc[:, 'RT'] = 100 * (quote_df['TPrice']/quote_df['TPCLOSE'] - 1)
    quote_df.loc[:, 'TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE
    quote_df.loc[:, 'TAmt'] = quote_df['TAmt']/TAMT_SCALE
    quote_df.loc[:, 'STK_ID'] = quote_df['STK'].str.slice(13,19)
    quote_df.loc[:, 'STK_Name'] = quote_df['STK'].str.slice(21,30)
    quote_df.loc[:, 'TDate'] = quote_df.TDate.map(lambda x: x[0:4]+x[5:7]+x[8:10])
    
    return quote_df

Решение 2: Явное создание копий

Если вы хотите работать с отдельным DataFrame, явно создайте копию:

# После выбора столбцов
quote_df = quote_df.ix[:,[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]].copy()

# Затем вы можете использовать исходный синтаксис
quote_df['TClose'] = quote_df['TPrice']
quote_df['RT'] = 100 * (quote_df['TPrice']/quote_df['TPCLOSE'] - 1)
# ... и т.д.

Решение 3: Замена устаревшего индексатора .ix

Индексатор .ix устарел и может вызывать непредсказуемое поведение. Замените его на .iloc (для индексации на основе целых чисел) или .loc (для индексации на основе меток):

# Замените .ix на .iloc для индексации на основе целых чисел
quote_df = quote_df.iloc[:, [0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]]

Подавление предупреждения

Если вы предпочитаете сохранить текущий синтаксис, вы можете подавить предупреждение, изменив настройки pandas:

import pandas as pd

# Подавить предупреждение
pd.options.mode.chained_assignment = None

# Или используйте эти альтернативы:
# pd.options.mode.chained_assignment = 'ignore'  # Также подавляет предупреждение
# pd.options.mode.chained_assignment = 'raise'   # Вызывает исключение вместо предупреждения

Однако, как предупреждает Real Python, “Вы хотите изменить df, а не некоторую промежуточную структуру данных, на которую не ссылается ни одна переменная. Именно поэтому pandas выдает SettingWithCopyWarning и предупреждает вас об этой возможной ошибке”.

Лучшие практики

1. Используйте .loc для присваивания: это самый явный и надежный способ модификации DataFrames
2. Избегайте цепочечного индексирования: используйте одношаговые операции вместо нескольких операций индексирования
3. Будьте явны в отношении копий: если вам нужна копия, используйте метод .copy()
4. Заменяйте устаревшие методы: обновите .ix до .iloc или .loc

Важное замечание: Режим Copy-on-Write (CoW) в pandas в конечном итоге станет поведением по умолчанию в pandas 3.0. Как упоминается в обсуждении на Stack Overflow, “Одно из последствий заключается в том, что SettingWithCopyWarning никогда не будет вызываться. Другое - цепочечное присваивание никогда не будет работать”. Рекомендуется планировать этот будущий изменения уже сейчас.

Заключение

Предупреждение SettingWithCopyWarning в pandas 0.13.0rc1 и более поздних версиях - это полезная функция, которая предотвращает потенциальные ошибки манипулирования данными. Хотя при необходимости можно подавить это предупреждение, лучший подход - изменить код для использования явных операций с DataFrame, таких как .loc для присваивания и избегание цепочечного индексирования. Это не только устранит предупреждения, но и сделает ваш код более надежным и понятным.

В вашем конкретном случае я рекомендую использовать синтаксис .loc для всех присваиваний и заменить устаревший индексатор .ix на .iloc или .loc. Этот подход устранит предупреждения, сохраняя ту же функциональность.