valid.drop('trade_date', axis=1, inplace=True)出现SettingWithCopyError: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame怎么解决
时间: 2023-10-21 16:17:55 浏览: 40
这个错误通常是由于 Pandas 中的链式索引操作导致的。为了避免这个错误,建议使用 `.loc` 方法来进行数据选择和修改。
您可以尝试使用以下代码来替换 `valid.drop('trade_date', axis=1, inplace=True)`:
```
valid = valid.loc[:, valid.columns != 'trade_date']
```
这会创建一个 `valid` 的副本并删除名为 'trade_date' 的列,并将结果赋值回 `valid`。这样可以避免链式索引操作,并确保在修改数据时不会出现任何问题。
相关问题
valid.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) valid.head(10)出现A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame错误怎么解决
这个错误通常是由于直接对一个 DataFrame 的切片进行修改而引起的。为了避免这个错误,您可以使用 `.loc` 或 `.iloc` 来选择 DataFrame 的子集并进行修改。具体来说,您可以尝试以下代码:
```python
valid = valid.drop('trade_date', axis=1)
valid.head(10)
```
或者使用 `.loc`:
```python
valid.loc[:, 'trade_date'] = None
valid = valid.drop('trade_date', axis=1)
valid.head(10)
```
这两种方法都会先将 `'trade_date'` 列赋值为 `None`,然后再删除该列。这样做可以避免修改切片而导致的错误。
new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True)为什么会出现A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
这个错误通常是因为pandas DataFrame的某些操作返回了一个视图而不是原始数据的副本。这样的操作被称为“视图”或者“副本”,具体取决于操作的情况。在这种情况下,视图可能会被修改,但原始数据不会被修改,因此会出现错误。
针对这个问题,可以尝试使用.loc或者.iloc来避免返回视图。可以这样修改代码:
```
new_data = new_data.drop('trade_date', axis=1).copy()
```
这样返回的就是一个副本,而不是视图,就可以避免这个错误了。同时,使用copy()方法也可以避免修改原始数据。