Python Pandas SettingWithCopyWarning Kopien vs neue Objekte

Question

ich mit einem Datenrahmen ‚Kopie‘ erstellt von gerade arbeite Unter Einstellung eines vorherigen - siehe unten:

import random 
import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'data':list(random.sample(range(10,100),25))}) 
df_filtered = df.query('data > 20 and data < 80') 
df_filtered.rename(columns={'data':'observations'},inplace=True) 

Das Problem ist, wenn die Umbenennungs Methode, die ich genannt wird empfange eine Warnung von SettingWithCopy, die, so wie ich es verstehe, bedeutet, dass ich an einer Kopie des ursprünglichen (df in diesem Fall) Objekts arbeite. Der Warnungstext lautet: "Ein Wert versucht, auf eine Kopie eines Segments aus einem DataFrame festgelegt zu werden"

Ich fand this question, die mit einem anderen Ansatz zur Untergruppe beantwortet wurde. Ich bevorzuge die Dataframe.query() -Methode selbst (Syntax-weise). Gibt es eine Möglichkeit, ein neues Dataframe-Objekt mit der Methode .query() anstelle der vorgeschlagenen Methode in der Frage, die ich verknüpft habe, zu erstellen? Ich habe ein paar Optionen mit Iloc ausprobiert, bin aber bisher noch nicht erfolgreich gewesen.

Answer 1

versuchen, diese stattdessen inplace=True verwenden:

In [12]: df_filtered = df.query('data > 20 and data < 80') 

In [13]: df_filtered = df_filtered.rename(columns={'data':'observations'}) 

.rename() Funktion gibt ein neues Objekt, so dass Sie einfach Ihre DF mit dem zurückgegebenen neuen DF

wenn Sie inplace verwenden überschreiben kann das folgende geschieht

von docs:

Inplace: Boolean, Standard Falsch

Gibt an, ob ein neuer DataFrame zurückgegeben werden soll. Wenn True, wird der Wert der Kopie ignoriert.

Returns:

umbenannt: Datenrahmen (neues Objekt)

PS versuchen Sie sollten grundsätzlich statt

Answer 2

Sie können eine Kopie immer explizit erstellen, indem Sie .copy() auf Ihrem gefilterten Datenframe aufrufen. Konkret ersetzen

mit

df_filtered = df.query('data > 20 and data < 80').copy() 

Heißt das loszuwerden, die Warnung erhalten?