C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:103: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy data[15]=count_code.loc[count_code.index==data[2],'number']

这个警告是由Pandas的`SettingWithCopyWarning`引发的，它发出警告是因为在对DataFrame进行切片操作后，直接对切片赋值可能会修改原始数据的副本，而不是修改原始数据本身。为了避免这个警告，可以使用`.loc`方法来进行赋值操作。

根据您提供的代码片段，您可以尝试使用以下方式来避免警告：

data.loc[15, 2] = count_code.loc[count_code.index == data.loc[15, 2], 'number'].values[0]

这里使用`.loc`方法来选择要赋值的行和列，并通过`.values[0]`获取要赋值的具体值。这样可以确保直接在原始DataFrame上进行赋值操作。

另外，还可以在代码的开头添加以下代码来忽略该警告：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=SettingWithCopyWarning)

这样会在运行时忽略该警告，但请注意忽略警告可能会隐藏其他潜在的问题，建议在修改代码时仔细检查和测试。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

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发生异常: TypeError 'method' object is not subscriptable File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 108, in <lambda> tin=sto.groupby('code')['free_turn'].apply(lambda x: TS_SUM(x,2)) ^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 65, in TS_SUM series=series+series.shift[1] ~~~~~~~~~~~~^^^ TypeError: 'method' object is not subscriptable During handling of the above exception, another exception occurred: File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 65, in TS_SUM series=series+series.shift[1] ~~~~~~~~~~~~^^^ File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 108, in <lambda> tin=sto.groupby('code')['free_turn'].apply(lambda x: TS_SUM(x,2)) ^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 108, in <module> tin=sto.groupby('code')['free_turn'].apply(lambda x: TS_SUM(x,2)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: 'method' object is not subscriptable

这个错误提示表明代码中出现了一个 `TypeError` 异常，错误的消息是 `'method' object is not subscriptable`。根据错误的堆栈跟踪信息，问题出现在以下代码段：

tin=sto.groupby('code')['free_turn'].apply(lambda x: TS_SUM(x,2))

这段代码尝试使用 `groupby` 方法对 DataFrame 进行分组操作，然后对每个分组的 `'free_turn'` 列应用自定义的函数 `TS_SUM`。然而，在 `TS_SUM` 函数内部，发生了一个类似的错误：

series=series+series.shift[1]

这里的错误是 `'method' object is not subscriptable`，它发生在尝试对 `series.shift` 方法进行索引操作时。

要修复这个问题，你需要将 `shift` 方法调用改为 `shift()`，并在 `apply` 方法中传递一个匿名函数来调用 `TS_SUM` 函数。修复后的代码如下所示：

tin = sto.groupby('code')['free_turn'].apply(lambda x: TS_SUM(x, 2))

确保在使用方法时添加括号，以便正确调用方法。如果问题仍然存在，请检查 `TS_SUM` 函数的实现，确保它在处理输入参数时没有其他语法或逻辑错误。

E:\python311\Lib\site-packages\pandas\core\arraylike.py:396: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log result = getattr(ufunc, method)(*inputs, **kwargs) C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:19: RuntimeWarning: All-NaN slice encountered x_m = np.nanmedian(series) C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:20: RuntimeWarning: All-NaN slice encountered D_mad = np.nanmedian(abs(series-x_m)) C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:35: RuntimeWarning: Mean of empty slice return (x-np.nanmean(x))/np.nanstd(x) E:\python311\Lib\site-packages\numpy\lib\nanfunctions.py:1879: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice. var = nanvar(a, axis=axis, dtype=dtype, out=out, ddof=ddof, E:\python311\Lib\site-packages\numpy\lib\nanfunctions.py:1741: RuntimeWarning: invalid value encountered in subtract np.subtract(arr, avg, out=arr, casting='unsafe', where=where)

这些运行时警告是由于存在零值或NaN值引起的。如果DataFrame中的某些值为零或NaN，使用`np.log()`函数计算对数时会产生除以零或取对数无法定义的情况。您可以针对这些情况进行处理，例如使用`np.log1p()`函数来避免除以零的情况，或者使用`np.log()`函数的`where`参数来处理无效值。

下面是一个示例代码，使用`np.log1p()`函数来对DataFrame某一列取对数，并忽略NaN项和零值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 0],
        'B': [6, np.nan, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列'A'取对数并忽略NaN项和零值
df['A'] = np.log1p(df['A'].dropna())

print(df)

输出结果如下：

          A     B
0  0.693147   6.0
1  1.098612   NaN
2       NaN   8.0
3  1.609438   9.0
4  0.000000  10.0

在这个示例中，我们使用了`np.log1p()`函数来对列'A'进行取对数操作，它避免了除以零的情况。同样，我们使用`dropna()`方法删除了包含NaN值的行，并将结果重新赋值给了列'A'。请注意，这里仍然会产生一些运行时警告，因为我们忽略了零值。如果需要处理零值，您可以根据具体情况进行调整。