pandas chained_assignment警告例外処理

Question

Pythonでpandasで作業していた場合は、データフレームのスライスで作業するときにchained_assignmentの警告が既に分かっています（例：hereなど）。

は私が

は、と比較例外を上げ、警告メッセージ

"raise"を印刷し、警告

"warn"を無視して、

• Noneに設定することができますオプションpandas.options.mode.chained_assignmentを見つけましたdocumentation

  最低限の例を挙げましたが、例外処理のためにtry..except..elseブロック内にこの警告を発生させました。以下の例3に示すように、例外pandas.options.mode.chained_assignment = "raise"を設定した場合にのみ例外が発生することが予想されます。

  この最小限の例では、動作は予期したとおりであるため、例2は pandas.options.mode.chained_assignment = "warn"となりますが、警告メッセージは出力されますが、例外は発生しません。

  しかし大きな枠組みの中で、Iは、最小例のように前に印刷して確認、例外はパラメータがpandas.options.mode.chained_assignment = "warn"に設定されているにもかかわらず、上昇され参照（実施例4参照）

  は他パンダはあり例外発生に関するこの警告メッセージの動作に影響を与えるパラメータ？ここ

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  pd.options.mode.chained_assignmentパラメータを印刷しtry..catch..exceptブロック内の挙動を示す/設定、コードの最小の例です。

  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 
  

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  例1次の出力でpd.options.mode.chained_assignment = None結果（警告なし、例外なく）以下の出力でpd.options.mode.chained_assignment = "warn"結果を設定

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  例2

  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 
  

  設定 （警告印刷されますが、例外はありません）

  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 
  

  ---

  例3（例外が発生し）、これは私が全く同じテストで大きな枠組みの中で見るものである

  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 
  

  ---

  例4 次の出力でpd.options.mode.chained_assignment = "raise"結果を設定 コード。私は明示的に連鎖しpd.options.mode.chained_assignmentパラメータを設定していないが、私は例外が長い検索の後

  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

を上げているにもかかわらず、"warn"に設定されています参照、「悪い男」が発見されました。 別の開発者は、自分のモジュール

import warnings 
warnings.filterwarnings('error') 

これは例外に警告をオンに次の行が含まれています。詳細については、warnings package documentation

を参照してください。したがって、pandasオプションは「警告」に設定されていますが、私の警告は例外として扱われます