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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)pandas中DataFrame出現(xiàn)警告SettingWithCopyWarning怎么辦,小編覺(jué)得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
在工作中使用的時(shí)候在使用pandas的DataFrame時(shí)遇到了以下報(bào)警:
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
debug了半天,也在網(wǎng)上找了很多,還是沒(méi)有解決,在報(bào)警的那一句調(diào)了半天,后來(lái)發(fā)現(xiàn)主要問(wèn)題并不是出現(xiàn)在報(bào)警的那一句。
給個(gè)例子復(fù)現(xiàn)一下這個(gè)問(wèn)題:
import pandas as pd A = pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]], columns = ['a','b','c']) B = A[['a', 'b']] B['a'] = B['a'] + 1 # same result by using B.loc[:,'a'] = B.loc[:,'a']+ 1
輸出:
A
Out[1]:
a b c
0 1 2 3
1 2 3 4
2 3 4 5B
Out[2]:
a b
0 1 2
1 2 3
2 3 4B
Out[3]:
a b
0 2 2
1 3 3
2 4 4
先說(shuō)一下我的感覺(jué):這個(gè)報(bào)警主要是說(shuō),你當(dāng)前對(duì)B的操作可能會(huì)改變另一個(gè)DataFrame A,所以你要小心了。(當(dāng)然實(shí)際的警告并不是這個(gè)意思,但是“在DataFrame的一個(gè)切片的copy上進(jìn)行操作”我感覺(jué)不出來(lái)有什么問(wèn)題,還請(qǐng)大神們解答一下。)
報(bào)警出現(xiàn)在第4行,但主要的問(wèn)題在于第3行:應(yīng)該使用.loc方法得到新的DataFrame,而不是直接使用[]引用。
C = A.loc[:,['a','b']] C['a'] = C['a']+1
這樣就不會(huì)出現(xiàn)報(bào)警了。
關(guān)于“pandas中DataFrame出現(xiàn)警告SettingWithCopyWarning怎么辦”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,使各位可以學(xué)到更多知識(shí),如果覺(jué)得文章不錯(cuò),請(qǐng)把它分享出去讓更多的人看到。
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