熊猫chained_assignment警告异常处理

Question

如果您在python中与熊猫一起工作，那么您在处理数据片段时已经知道了chained_assignment警告(例如，描述了这里)。

我找到了可以设置为pandas.options.mode.chained_assignment的选项

• None，忽略警告
• "warn"，打印警告消息
• "raise"，引发异常

与文档的比较

我包含了一个最小的示例，在try..except..else块中触发此警告以进行异常处理。我希望只有在设置pandas.options.mode.chained_assignment = "raise"时才会触发异常，如下面的示例3所示。

在这个最小的示例中，行为与预期相同，因此使用pandas.options.mode.chained_assignment = "warn"的示例2只会导致打印警告消息，但不会引发任何异常。

然而，在更大的框架中，我看到一个异常正在引发，即使参数被设置为pandas.options.mode.chained_assignment = "warn"，在最小示例(参见示例4)之前使用打印进行检查(参见示例4)

还有其他的熊猫参数影响这个警告信息的异常引发行为吗？

下面是一个最小的代码示例，设置/打印pd.options.mode.chained_assignment参数，并显示try..catch..except块中的行为。

import pandas as pd

# set the chained_assignment option
pd.options.mode.chained_assignment = "raise" # raises exception in case of warning
pd.options.mode.chained_assignment = "warn"  # prints warning in case of warning, no exception is raised
pd.options.mode.chained_assignment = None    # no warning message and no exception is raised

print "pd.options.mode.chained_assignment :", pd.options.mode.chained_assignment

# create a default pandas dataframe with two columns A,B
df = pd.DataFrame({"A" : [0, 1, 2], "B" : [3, 4, 5]})

print df

# exctract a slice of the given pandas dataframe
df2 = df[df["A"] > 0]

# exception handling
try :
    # try to modify the slice, triggering the pandas warning
    df2["C"] = 2
except :
    print "EXCEPTION RAISED"
else :
    print "NO EXCEPTION"

print df2

示例1设置pd.options.mode.chained_assignment = None将产生以下输出(没有警告，也没有例外)

pd.options.mode.chained_assignment : None
   A  B
0  0  3
1  1  4
2  2  5
NO EXCEPTION
   A  B  C
1  1  4  2
2  2  5  2

示例2设置pd.options.mode.chained_assignment = "warn"将产生以下输出(打印警告，但没有例外)

pd.options.mode.chained_assignment : warn
   A  B
0  0  3
1  1  4
2  2  5
NO EXCEPTION
C:\Users\my.name\my\directory\test.py:14: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
  df2["C"] = 2
   A  B  C
1  1  4  2
2  2  5  2

示例3设置pd.options.mode.chained_assignment = "raise"将导致以下输出(引发异常)

pd.options.mode.chained_assignment : raise
A  B
0  0  3
1  1  4
2  2  5
EXCEPTION RAISED
   A  B  C
1  1  4  2
2  2  5  2

示例4:这就是我在一个具有完全相同测试代码的大框架中所看到的。我没有明确地设置链接的pd.options.mode.chained_assignment参数，但是我看到它被设置为"warn"，即使引发了异常

pd.options.mode.chained_assignment warn
   A  B
0  0  3
1  1  4
2  2  5
EXCEPTION RAISED
   A  B  C
1  1  4  2
2  2  5  2

Answer 1

经过长时间的搜寻，“坏人”被找到了。另一个开发人员在他的模块中包含了以下几行

import warnings
warnings.filterwarnings('error')

这会将警告转化为例外。有关详细信息，请参阅警告包文档

因此，我的警告被视为例外，尽管熊猫选项被设置为“警告”。