创建新列和删除 NaN 行时的 SettingwithCopy

Question

我一直在四处阅读熊猫文档here并尝试从here和here周围发布的问题中尝试不同的代码行，我似乎无法摆脱带有复制警告的设置。我更愿意学习以“正确”的方式对其进行编码，而不是仅仅忽略警告。

以下代码行在 for 循环中，我不想多次生成此警告，因为它可能会减慢速度。

我正在尝试创建一个名称为：'E'+vs 的新列，其中 vs 是 for 循环中列表中的一个字符串

但是对于他们中的每一个，我仍然收到以下警告，即使是最后 3 行：

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

以下是我迄今为止尝试过的麻烦行：

#based on research, the first two seem to be the "wrong" way

df_out['E'+vs] = df_out[kvs].rolling(v).mean().copy()
df_out['E'+vs] = df_out[kvs].rolling(v).mean()

df_out.loc[:,'E'+vs] = df_out[kvs].rolling(v).mean().copy()
df_out.loc[:,'E'+vs] = df_out[kvs].rolling(v).mean()
df_out.loc[:,'E'+vs] = df_out.loc[:,kvs].rolling(v).mean()

另一个给出 SettingWithCopyWarning 的是这样的：

df_out.dropna(inplace=True,axis=0)

这个也发出了警告（但我认为这个会）

df_out = df_out.dropna(inplace=True,axis=0)

如何正确执行这两个操作？

编辑：这是产生原始 df_out 的代码

df_out= pd.concat([vol.Date[1:-1], ret.Return_Time[:-2], vol.Freq_Time[:-2],
               vol.Freq_Time[:-1].shift(-1), vol.Freq_Time[:].shift(-2)],
               axis=1).dropna().set_index('Date')

Answer 1

这是一个令人困惑的话题。问题不是您发布的代码。这是您尚未发布的代码。这是生成的代码df_out

考虑此示例并注意生成警告的最后一行。

df_other = pd.DataFrame(dict(A=[1], B=[2]))
df_out = df_other[:]

df_out['E'] = 5

//anaconda/envs/3.5/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/__main__.py:4: 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 caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

现在我们将尝试一个不会产生警告的等效方法

df_other = pd.DataFrame(dict(A=[1], B=[2]))
df_out = df_other.loc[:]

df_out['E'] = 5

然后

print `df_out`

   A  B  E
0  1  2  5

归结为熊猫决定在is_copy基于许多标准构建数据帧时将属性附加到数据帧。

请注意

df_other[:].is_copy

<weakref at 0x103323458; to 'DataFrame' at 0x116a684e0>

什么时候

df_other.loc[:].is_copy

退货 None

那么什么类型的构造会触发复制呢？我仍然不知道一切，甚至我知道的事情对我来说也没有意义。

就像为什么这不会触发它？

df_other[['A', 'B', 'E']].is_copy