Pandas map到新列时的SettingWithCopyWarning问题

在本文中，我们将介绍Pandas库中map函数在将数据映射到新列时可能会出现的SettingWithCopyWarning问题。

Pandas库中map函数的用法

Pandas库中的map函数用于将Series中的数据根据字典、函数或Series的映射关系转换为新的数据。一个常见的例子是把一个性别的列转换为数字0或1，也可以用于将当前的列名转换为其他名称。

例如，我们有下面这个简单的DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female', 'Female', 'Female', 'Male'],
    'Age': [24, 20, 32, 28, 31, 29, 19, 22, 25, 27],
    'Height': [172, 159, 181, 166, 177, 170, 158, 164, 163, 179]
})

我们可以使用map函数将Gender列转换为数字0或1：

df['GenderCode'] = df['Gender'].map({'Male': 0, 'Female': 1})

这会创建一个新的列’GenderCode’，其中数值0表示Male，数值1表示Female。

这段代码将正常运行，并且没有出现任何警告。但是，当我们尝试从DataFrame切片来创建一个子数据集时，就会出现一个SetttingWithCopyWarning。

SettingWithCopyWarning的背景

Pandas库可以使用两种方法来创建数据的副本。第一种方法是使用明确的副本函数，如copy()。第二种方法是使用在DataFrames和Series上经常使用的隐式副本，如loc()，iloc()和ix()。

当我们使用pandas的切片方式对DataFrame进行操作时，有时会遇到SettingWithCopyWarning的警告。这种警告的原因是切片时可能是创建了一个对原始数据的视图，而不是创建一个新的副本，这会导致在原始数据上进行修改。

如果我们使用一些只读的操作，SettingWithCopyWarning警告并不是问题，但如果我们尝试修改数据，那么就会引发问题。

在上一个示例中，我们尝试使用以下切片语句创建子数据集：

sub_df = df[df['Age'] < 30]

这将选择Age列小于30的行，然后对它们进行子数据集。但是，这段代码会引发SettingWithCopyWarning警告。

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

这是因为切片操作返回的是DataFrame的新视图，而不是新副本。这使得我们比预想的更容易修改原始DataFrame中的数据。

如何避免SettingWithCopyWarning警告

我们可以使用.loc[row_indexer, col_indexer]语法来确保对DataFrame的索引操作返回的是原始DataFrame的副本。这也同时可以避免SettingWithCopyWarning警告。

因此，对于上述问题，我们可以使用以下语句来避免警告：

sub_df = df.loc[df['Age'] < 30].copy()

此时，我们可以安全地修改sub_df，并且不会影响原始DataFrame。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas库中map函数在创建新列时可能会出现的SettingWithCopyWarning问题。我们解释了警告出现的背景，以及如何使用.iloc()，.loc()，.ix()等方法来避免警告。最终，我们应该尽可能遵循最佳实践，以确保代码的正确性和高效性。这意味着我们应该尽量避免使用切片操作，而是使用.loc()或.iloc()方法来进行DataFrame的操作。同时，我们应该始终将copy()函数与切片操作结合使用，以确保修改数据时不会影响原始DataFrame。

最后，如果我们遵循了这些最佳实践，我们将能够避免许多Pandas库中出现的常见问题和警告，使我们的代码更加可靠和清晰。