for DRB_ID, lot_group in grouped: # 遍历每个参数 for param in lot_group['PARAMETER_MAPPING'].unique(): param_data = lot_group[lot_group['PARAMETER_MAPPING'] == param] # 新增计算部分 overall_mean = param_data['VALUE'].mean() overall_std = param_data['VALUE'].std() upper_bound = overall_mean + 3 * overall_std lower_bound = overall_mean - 3 * overall_std # 生成坐标标签和颜色 # x_labels = [] conditions = [ param_data['WAFER_TYPE'] == 'DRB_WAFER', param_data['WAFER_TYPE'] == 'NONE_DRB_WAFER' ] choices = [ param_data['LOTNO'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str), param_data['LOTNO'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str) ] tick_labels = np.select(conditions, choices, default=param_data['WAFER_TYPE'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str)) # 将标签添加到数据中并按标签分组 param_data['x_label'] = tick_labels sorted_data = param_data.sort_values('MEASURE_TIME').copy() grouped_by_label = sorted_data.groupby('x_label', sort=False) labels = list(grouped_by_label.groups.keys()) data = [group['VALUE'].values for name, group in grouped_by_label if not group['VALUE'].empty] 报错:C:\Users\Q06412\PycharmProjects\DRBAutoReport\watbox_v1.py:98: 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 param_data['x_label'] = tick_labels

时间: 2025-06-23 08:22:23 浏览: 13
<think>嗯,用户遇到了一个SettingWithCopyWarning的报错,这个问题在Pandas中挺常见的。我需要先理解这个警告的原因。根据报错信息,用户是在对一个DataFrame的切片副本进行修改,而不是原始数据。Pandas有时候会返回视图(view)而不是副本(copy),所以直接修改可能会导致不可预期的结果。 让我看看用户的代码。他们在遍历grouped后的数据,然后对每个param进行筛选得到param_data。接着,他们给param_data添加了一个新列'x_label',这里触发了警告。因为param_data可能是原始DataFrame的一个切片,这时候赋值操作可能作用在副本上,而不是原始数据,导致Pandas发出警告。 解决方法应该是确保param_data是原始数据的一个独立副本,这样修改就不会有问题。用户可能需要在创建param_data时使用.copy()方法。比如,将param_data = lot_group[lot_group['PARAMETER_MAPPING'] == param]改为param_data = lot_group[lot_group['PARAMETER_MAPPING'] == param].copy()。这样,param_data就是一个副本,后续的修改就不会影响到原始数据,同时避免了警告。 另外,用户可能在分组或筛选的时候没有正确复制数据。需要检查所有生成param_data的地方,确保使用了.copy()。比如在创建sorted_data时,用户已经用了.copy(),这可能正确,但前面的步骤可能漏掉了。 还需要提醒用户,这个警告虽然不会立即导致错误,但可能会让数据操作的结果不符合预期,尤其是在链式赋值的时候。所以最好按照Pandas的建议,使用.loc方法或者确保操作在副本上进行。 总结一下,解决方案的关键点是在筛选后的DataFrame上使用.copy(),确保后续的修改操作在独立的副本上进行,避免视图和原始数据的混淆。这样就能消除SettingWithCopyWarning,保证代码的正确性。</think>你遇到的$SettingWithCopyWarning$是Pandas中常见的警告,根本原因是链式索引(chained indexing)导致的数据视图/副本不确定性。下面分步骤解释问题原因和解决方案: --- ### 一、问题原因分析 ```python param_data = lot_group[lot_group['PARAMETER_MAPPING'] == param] param_data['x_label'] = tick_labels # 触发警告 ``` - 当通过布尔索引筛选数据时,Pandas返回的`param_data`可能是原始DataFrame的**视图(view)**而非副本(copy) - 直接对视图进行赋值操作存在风险,因为可能意外修改原始数据 - Pandas无法确定你的操作意图,因此抛出警告 --- ### 二、解决方案(两种方法任选其一) #### 方法1:显式创建副本 ```python param_data = lot_group[lot_group['PARAMETER_MAPPING'] == param].copy() # 关键点:添加.copy() param_data['x_label'] = tick_labels ``` #### 方法2:使用.loc索引器 ```python mask = lot_group['PARAMETER_MAPPING'] == param param_data = lot_group.loc[mask].copy() # 更推荐的索引方式 param_data['x_label'] = tick_labels ``` --- ### 三、需要同步修改的位置 在后续的`sorted_data`赋值处也需要保持一致性: ```python # 原始代码 sorted_data = param_data.sort_values('MEASURE_TIME').copy() # 建议改为更明确的链式操作 sorted_data = param_data.copy().sort_values('MEASURE_TIME') ``` --- ### 四、原理说明 | 操作类型 | 特点 | 风险 | |---------|------|-----| | 视图(View) | 指向原始数据的内存引用 | 修改会影响原始数据 | | 副本(Copy) | 独立内存空间 | 修改不影响原始数据 | 通过`.copy()`显式创建副本,可以确保后续操作的安全性。 --- ### 五、完整修正代码示例 ```python for DRB_ID, lot_group in grouped: for param in lot_group['PARAMETER_MAPPING'].unique(): # 使用.loc + .copy()确保获得独立副本 param_data = lot_group.loc[lot_group['PARAMETER_MAPPING'] == param].copy() # 计算逻辑保持不变... upper_bound = overall_mean + 3 * overall_std lower_bound = overall_mean - 3 * overall_std # 新增列操作现在作用于独立副本 conditions = [...] choices = [...] tick_labels = np.select(...) param_data['x_label'] = tick_labels # 不再触发警告 # 排序时保持副本独立性 sorted_data = param_data.sort_values('MEASURE_TIME').copy() grouped_by_label = sorted_data.groupby('x_label', sort=False) ``` --- ### 六、延伸建议 1. **全局设置(谨慎使用)**:可通过`pd.options.mode.chained_assignment = None`禁用警告,但**不推荐** 2. **链式操作检查**:避免类似`df[a][b] = c`的多层索引操作 3. **文档参考**:Pandas官方关于[返回视图vs副本](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy)的说明 该警告的妥善处理可以避免未来可能出现的隐蔽数据错误,建议遵循Pandas的最佳实践。
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数据库连接信息 dsn = ( “(DESCRIPTION=” “(ADDRESS_LIST=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=10.10.164.60)(PORT=1521)))” “(CONNECT_DATA=(SERVICE_NAME=YMSDB01)))” ) username = ‘acme’ password = ‘acme’ oracledb.init_oracle_client(lib_dir=r"C:\Users\Q06412\Downloads\instantclient-basic-windows.x64-21.17.0.0.0dbru\instantclient_21_17") connection = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn) try: cursor = connection.cursor() sql_query = “”" select * FROM ACME.DRB_DATA “”" cursor.execute(sql_query) results = cursor.fetchall() drbdata = pd.DataFrame(results, columns=columns) site_columns = [f’SITE{i}_VAL’ for i in range(1, 26)] melted_data = drbdata.melt( id_vars=[‘DRB_ID’,‘PARAMETER_MAPPING’, ‘LOTNO’, ‘WAFER_NO’, ‘MEASURE_TIME’, ‘WAFER_TYPE’], value_vars=site_columns, var_name=‘SITE’, value_name=‘VALUE’) melted_data[‘VALUE’] = melted_data[‘VALUE’].astype(float) melted_data = melted_data.dropna(subset=[‘VALUE’]) grouped = melted_data.groupby(‘DRB_ID’) #drbid和lotno应该是一一对应的关系 for DRB_ID, lot_group in grouped: for param in lot_group[‘PARAMETER_MAPPING’].unique(): param_data = lot_group[lot_group[‘PARAMETER_MAPPING’] == param].copy() conditions = [ param_data[‘WAFER_TYPE’] == ‘DRB_WAFER’, param_data[‘WAFER_TYPE’] == ‘NONE_DRB_WAFER’ ] choices = [ param_data[‘LOTNO’].astype(str) + ‘-’ + param_data[‘WAFER_NO’].astype(str), param_data[‘LOTNO’].astype(str) + ‘-’ + param_data[‘WAFER_NO’].astype(str) ] tick_labels = np.select(conditions, choices, default=param_data[‘WAFER_TYPE’].astype(str) + ‘-’ + param_data[‘WAFER_NO’].astype(str)) 将标签添加到数据中并按标签分组 param_data[‘x_label’] = tick_labels sorted_data = param_data.sort_values(‘MEASURE_TIME’).copy() grouped_by_label = sorted_data.groupby(‘x_label’, sort=False) 同时过滤空分组 filtered_groups = [(name, group) for name, group in grouped_by_label if not group[‘VALUE’].empty] labels = [name for name, _ in filtered_groups] data = [group[‘VALUE’].values for _, group in filtered_groups] 创建绘图 plt.figure(figsize=(20, 10)) boxplot = plt.boxplot( data, tick_labels=labels, patch_artist=True, # 必须开启才能填充颜色 ) 设置图表属性 plt.title(f"DRB_ID: {DRB_ID} - Parameter: {param}") plt.xticks(rotation=90) plt.grid(True) #保存结果 datasave = f"H:/DRB/{DRB_ID}" if not os.path.exists(datasave): os.makedirs(datasave) box_save_dir = f"H:/DRB/{DRB_ID}/{param}.png" plt.savefig(box_save_dir, bbox_inches=‘tight’,dpi=300) plt.close() box_dir = f"H:/DRB/{DRB_ID}" prs = Presentation() slide_layout = prs.slide_layouts[6] # 空白版式 try: box_images = sorted( [os.path.join(box_dir, f) for f in os.listdir(box_dir) if f.endswith((‘.png’, ‘.jpg’, ‘.jpeg’))]) except FileExistsError: raise Exception(f"目录不存在:{box_dir}") total_pages = len(box_images) // 4 + 1 for page in range(total_pages): slide = prs.slides.add_slide(slide_layout) _add_images_to_slide( slide, box_images[page * 4: (page + 1) * 4], left_start=Inches(1.0), top_start=Inches(0.6), ) output_path = “H:/DRB” os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True) if not os.path.exists(output_path): os.makedirs(output_path) prs.save(f"{output_path}/{DRB_ID}.pptx") #确认路径中是否包含{DRB_ID}.pptx,如果包含则update status=1 if contains_file(output_path, f"{DRB_ID}.pptx"): try: dsn = ( “(DESCRIPTION=” “(ADDRESS_LIST=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=10.10.164.60)(PORT=1521)))” “(CONNECT_DATA=(SERVICE_NAME=YMSDB01)))” ) username = ‘acme’ password = ‘acme’ oracledb.init_oracle_client( lib_dir=r"C:\Users\Q06412\Downloads\instantclient-basic-windows.x64-21.17.0.0.0dbru\instantclient_21_17") connection2 = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn) cursor = connection2.cursor() sql_query = """ update DRB_INFO_CONFIG set status = :1 where DRB_ID = :2 """ cursor.execute(sql_query, (1, f"{DRB_ID}")) connection2.commit() finally: if ‘connection2’ in locals(): connection2.close() except Exception as e: print(e) finally: cursor.close() connection.close() oracledb.exceptions.InterfaceError: DPY-1001: not connected to database

遍历每个参数 for param in melted_data['PARAMETER_MAPPING'].unique(): param_data = melted_data[melted_data['PARAMETER_MAPPING'] == param].copy() # 生成坐标标签和颜色 conditions = [ param_data['WAFER_TYPE'] == 'DRB_WAFER', param_data['WAFER_TYPE'] == 'NONE_DRB_WAFER' ] choices = [ param_data['LOTNO'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str), param_data['LOTNO'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str) ] tick_labels = np.select(conditions, choices, default=param_data['WAFER_TYPE'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str)) # 将标签添加到数据中并按标签分组 param_data['x_label'] = tick_labels sorted_data = param_data.sort_values( by=['MEASURE_TIME', 'x_label', 'WAFER_NO'], # 多列排序列表 ascending=[True, True, True] # 对应列的排序方式(默认True可省略) ).copy() grouped_by_label = sorted_data.groupby('x_label', sort=False) # 同时过滤空分组 filtered_groups = [(name, group) for name, group in grouped_by_label if not group['VALUE'].empty] labels = [name for name, _ in filtered_groups] data = [group['VALUE'].values for _, group in filtered_groups] # 创建绘图 plt.figure(figsize=(20, 10)) boxplot = plt.boxplot( data, labels=labels, patch_artist=True # 必须开启才能填充颜色 ) # 绘制散点(保持颜色同步) x = np.random.normal(i + 1, 0.04, size=len(group['VALUE'])) plt.scatter(x, group['VALUE'], alpha=0.5, edgecolor=scatter_color, # 散点边缘色 facecolor=scatter_color, # 散点填充色 linewidths=0.8, zorder=3) #设置高于箱线图的层级) 只过滤掉default=param_data['WAFER_TYPE'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str)该label 8倍sigma以外的点

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