Опция mode.chained_assignment

Опция mode.chained_assignment управляет реакцией Pandas на цепочные присваивания (chained assignments) - ситуации, когда операции присваивания выполняются в цепочке обращений к DataFrame, например, df['a'][df['a'] > 3] = 5. Такие конструкции могут работать непредсказуемо, так как не всегда понятно, создаётся копия данных или представление. Данная опция может принимать три значения: 'warn' (выводить предупреждение при обнаружении цепочных присваиваний, установлено по умолчанию), 'raise' (генерировать исключение) и None (полностью отключить проверку).

Синтаксис

pd.set_option('mode.chained_assignment', value)
current_value = pd.get_option('mode.chained_assignment')

где ⁅i⁆value⁅/i⁆ может быть 'warn', 'raise' или None.

Пример

Рассмотрим поведение по умолчанию с предупреждениями:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})

# Цепочное присваивание вызовет предупреждение
df['a'][df['a'] > 3] = 0
print(df)

Результат выполнения кода:

SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
   a   b
0  1  10
1  2  20
2  3  30
3  0  40
4  0  50

Как видно, код отработал, но появилось предупреждение.

Пример

Отключим предупреждения установкой значения None:

import pandas as pd

pd.set_option('mode.chained_assignment', None)

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})

# Предупреждение не будет выведено
df['a'][df['a'] > 3] = 0
print(df)

Результат выполнения кода:

Теперь код выполняется без предупреждений, что может быть удобно в продакшене, но скрывает потенциальные проблемы.

Пример

Установим режим возбуждения исключения:

import pandas as pd

pd.set_option('mode.chained_assignment', 'raise')

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})

try:
	# Будет возбуждено исключение
	df['a'][df['a'] > 3] = 0
except Exception as e:
	print(type(e).__name__ + ":", str(e))

Результат выполнения кода:

"ChainedAssignmentError: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame"

В режиме 'raise' вместо предупреждения возбуждается исключение ChainedAssignmentError, что помогает обнаруживать проблемные места на этапе разработки.

Пример

Правильный способ избежать цепочных присваиваний:

import pandas as pd

pd.set_option('mode.chained_assignment', 'warn')

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})

# Используем loc для явного присваивания
df.loc[df['a'] > 3, 'a'] = 0
print(df)

Результат выполнения кода:

Использование loc - это корректный способ выполнить условное присваивание без создания цепочных обращений.

Смотрите также

опция set_option,
которая устанавливает значения глобальных опций Pandas
опция get_option,
которая возвращает текущие значения глобальных опций
опция mode.copy_on_write,
которая меняет модель копирования данных при присваиваниях
метод copy,
который создает явную копию DataFrame для безопасной работы