1 乙個警告
pandas中有乙個警告，很有意思，並且出現頻率很高，它就是 settingwithcopywarning， 既然是個警告，那麼我們是不是可以忽略呢。就像標題說的那樣，萬萬不可。並且，這個警告還要引起我們足夠重視。知道為什麼會出現這個警告，並知道怎麼解決，或許幫助你真正從pandas的被動使用者，變為乙個pandas專家。
2 警告是什麼
首先要理解的是，settingwithcopywarning 是乙個警告，而不是錯誤 erro，警告的作用是提醒程式設計師，他們的**可能存在潛在的錯誤或問題，但是這些操作仍然是該程式語言中的合法操作。在這種情況下，警告很可能表明乙個嚴重但不容易意識到的錯誤。
settingwithcopywarning 告訴你，你的操作可能沒有按預期執行，你應該檢查結果以確保沒有出錯。在採取下一步行動之前，花點時間了解為什麼會獲得這一警告。
3 重要概念
要了解 settingwithcopywarning，首先需要了解 pandas 中的某些操作可以返回資料的檢視（view），而某些操作將返回資料的副本（copy）。
檢視就是原來資料的一部分，而副本是新生成的資料，和原來沒有一毛錢關係。
賦值（assignment） - 設定某些變數值的操作，例如
data = pd.read_csv('**.csv')
訪問（access） - 返回某些值的操作，例如下面的索引和鏈式索引示例
索引（indexing） - 引用資料子集的任何賦值或訪問方法，例如 data[1:5]
鏈式索引（chaining） - 連續使用多個索引操作，例如data[1:5][1:3]
4 鏈式賦值
鏈式賦值是鏈式索引和賦值的組合。造一組資料，讓它出現這個warning
可以看到，我們很容易地就調出了這個warning，並且可以看出鏈式賦值的基本操作過程，首先，df[df['name']] 返回的是副本，也就是重新生成了乙個物件，然後再對滿足條件的行，其列score賦值，當然和原資料沒有任何關係了。
5 配置警告
pandas 的 mode.chained_assignment 選項可以採用以下幾個值之一：
'raise' - 丟擲異常（exception）而不是警告
'warn' - 生成警告（預設）
none - 完全關閉警告
例如，如果要關閉警告：
因為這樣沒有給我們任何警告，除非你完全了解自己在做什麼，否則不建議這樣做。如果你對想要實現的操作有任何一丁點的疑問，關閉警告都不被推薦。有些開發者非常重視 settingwithcopy 甚至選擇將其提公升為異常，這樣可以避免某些超出預期的行為出現。
6 追溯歷史
你可能想知道為什麼要造成這麼混亂的現狀，為什麼不明確指定索引方法是返回檢視還是副本，來完全避免 settingwithcopy 問題。要理解這一點，我們必須研究 pandas 的過去。
pandas 確定返回乙個檢視還是乙個副本的邏輯，源於它對 numpy 庫的使用，這是 pandas 庫的基礎。檢視實際上是通過 numpy 進入 pandas 的詞庫的。實際上，檢視在 numpy 中很有用，因為它們能夠可**地返回。由於 numpy 陣列是單一型別的，因此 pandas 嘗試使用最合適的 dtype 來最小化記憶體處理需求。因此，包含單個 dtype 的 dataframe 切片可以作為單個 numpy 陣列的檢視返回，這是一種高效處理方法。但是，多型別的切片不能以相同的方式儲存在 numpy 中。pandas 兼顧多種索引功能，並且保持高效地使用其 numpy 核心的能力。
最終，pandas 中的索引被設計為有用且通用的方式，其核心並不完全與底層 numpy 陣列的功能相結合。隨著時間的推移，這些設計和功能元素之間的相互作用，導致了一組複雜的規則，這些規則決定了返回檢視還是副本。經驗豐富的 pandas 開發者通常都很滿意 pandas 的做法，因為他們可以輕鬆地瀏覽其索引行為。
7 總結
不幸的是，對於 pandas 的新手來說，鏈式索引幾乎是不可避免的，因為 get 操作返回的就是可索引的 pandas 物件。此外，用 pandas 的核心開發人員之一 jeff reback 的話來說，「從語言的角度來看，直接檢測鏈式索引是不可能的，必須經過推斷才能了解」。幸運的是，解決警告只需要識別鏈式賦值並修復。如果整篇文章你只了解到了一件事，那麼就應該是這一點。
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