如何更正此代码以不引发SettingWithCopyWarning？

Question

我正在关注：https://www.kdnuggets.com/2021/01/cleaner-data-analysis-pandas-pipes.html

大约在中间，作者创建了一个删除异常值的函数：

def to_category(df):
    cols = df.select_dtypes(include='object').columns
    for col in cols:
        ratio = len(df[col].value_counts()) / len(df)
        if ratio < 0.05:
            df[col] = df[col].astype('category')
    return df

这引发了 Python 的警告：

Warning (from warnings module):
  File "D:/I7_Education/pandas_pipe_function1/pipes3.py", line 51
    df[col] = df[col].astype('category')
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: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

我不确定我是否理解问题所在（尽管我正在努力解决它，并且网上有一些帖子试图理解）。我仍在尝试理解文档解释。

我知道我可以抑制来自 Python 的警告（如果抑制警告，代码可以正常运行）。我想知道如何更改文章中的代码，这样它就不会首先发出警告。

我尝试联系作者，但尚未收到回复。

我想要的是不需要压制。但我不明白问题是什么，足以弄清楚如何更改代码以不首先触发SettingWithCopyWarning。

我没想到会收到警告。文档以及一些在线帖子都说使用 loc 更改 df ，但我没有更改数据框中的值或元素，而是将列的 dtype 从对象更改为类别；

astype('catagory')

是如何做到这一点，我认为循环遍历列来做到这一点应该没问题。一位朋友告诉我创建传递给函数的 df 的副本，然后对其进行操作，然后返回副本，我也不完全理解，但它并没有解决问题 - 它仍然引发相同的问题警告。

我传递给函数的数据帧是一个副本。文章仅操作数据集（directmarketing.csv）；它将 csv 读入 pandas 数据帧并直接操作它。相反，我创建了两个数据框：第一个是

dataset = pd.read_csv(".\directmarketing.csv")

，第二个是

marketing = dataset.copy()

，我只是操作营销数据框。这样我就可以返回并检查数据集数据框，并确保事情已经按照预期的方式改变，等等。

但是当我调用该函数时，我正在调用

to_category(marketing)

- 我根本没有触及数据集数据框。

stackoverflow 上有一个线程 - 使用 Python pandas dataframe 时返回副本与视图警告 - 谈到了这一点，但它说要 make 一个副本来避免警告，所以我非常困惑。

有没有办法更正文章中的代码，使其不会引发此警告？

我正在使用 Python 3.10，并且处于空闲状态 - 我没有使用 IDE。

Answer 1

一个想法是通过

DataFrame.astype

重写解决方案，将

final

列表中的列名称通过

dict.fromkeys

转换为字典：

def to_category(df):
    final = []
    cols = df.select_dtypes(include='object').columns
    for col in cols:
        ratio = len(df[col].value_counts()) / len(df)
        if ratio < 0.05:
            final.append(col)
    return df.astype(dict.fromkeys(final, 'category'))