numpy调用已弃用DataFrame.swapaxes触发警告，如何解决？

问题场景 #

在Jupyter Notebook中执行数据拆分代码时，触发了FutureWarning：

train, val, test = np.split(df.sample(frac=1), [int(0.8*len(df)), int(0.9*len(df))])

警告详情：

Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py:59: FutureWarning: 'DataFrame.swapaxes' is deprecated and will be removed in a future version. Please use 'DataFrame.transpose' instead.
return bound(*args, **kwds)

附使用的DataFrame结构：

触发原因 #

这是numpy与pandas的版本兼容问题：numpy的split函数内部调用了pandas已弃用的DataFrame.swapaxes方法，而pandas已明确标记该方法过时，推荐使用DataFrame.transpose替代。目前这是numpy官方已知的未修复问题。

消除警告的解决方法 #

方案1：改用Pandas原生切片拆分（推荐） #

直接使用pandas的iloc索引切片操作拆分打乱后的DataFrame，完全避开numpy的split函数，从根源避免兼容问题：

# 先打乱数据
shuffled_df = df.sample(frac=1)
# 按比例拆分
train = shuffled_df.iloc[:int(0.8 * len(df))]
val = shuffled_df.iloc[int(0.8 * len(df)) : int(0.9 * len(df))]
test = shuffled_df.iloc[int(0.9 * len(df)):]

方案2：临时屏蔽指定警告 #

如果不想修改现有代码逻辑，可以针对性屏蔽这个FutureWarning，仅隐藏该提示不影响功能：

import warnings

# 上下文管理器中屏蔽指定警告
with warnings.catch_warnings():
    warnings.filterwarnings(
        "ignore",
        category=FutureWarning,
        message="'DataFrame.swapaxes' is deprecated"
    )
    train, val, test = np.split(df.sample(frac=1), [int(0.8*len(df)), int(0.9*len(df))])

注意：此方法只是隐藏警告，未解决底层兼容问题，适合临时过渡使用。

方案3：升级numpy至修复版本 #

等待numpy官方发布修复该兼容问题的版本后，升级numpy到对应版本即可彻底解决。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aritra Mandal