pandas : `SettingWithCopyWarning`, que faire ?

Question

```python
actifs = df[df['statut'] == 'actif']
actifs['score'] = actifs['score'] * 2
```

J'obtiens `SettingWithCopyWarning`. Ma modification est-elle appliquée ou pas ?

Accepted Answer

L'avertissement signifie que `actifs` **peut être une vue ou une copie** de `df`, et que pandas ne peut pas garantir laquelle. Ta modification peut donc ne pas se propager comme tu l'imagines.

Selon l'intention :

**Modifier `df` lui-même** : utilise `.loc` en une seule opération :
```python
df.loc[df['statut'] == 'actif', 'score'] *= 2
```

**Travailler sur un sous-ensemble indépendant** : fais une copie explicite :
```python
actifs = df[df['statut'] == 'actif'].copy()
actifs['score'] *= 2
```

À partir de pandas 3.0, le **Copy-on-Write** est activé par défaut : tout sous-ensemble se comporte comme une copie, et l'avertissement disparaît. Autant écrire dès maintenant du code compatible (`.loc` ou `.copy()` explicites). Tu peux l'activer dès aujourd'hui avec `pd.options.mode.copy_on_write = True`.

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