pandas的SettingWithCopyWarning

pandas的SettingWithCopyWarning是一个警告信息，它通常在对DataFrame进行操作时出现。当我们使用pandas的切片操作或者使用.loc或.iloc进行索引时，有时会出现这个警告。

这个警告的出现是为了提醒我们可能会误操作数据，导致不符合预期的结果。在pandas中，有两种赋值方式：引用赋值和复制赋值。引用赋值会创建一个新的变量，但是它和原始数据共享同一块内存，所以对其中一个变量的修改会影响到另一个变量；而复制赋值则会创建一个新的独立的变量，对其中一个变量的修改不会影响到另一个变量。

当我们使用切片操作或者.loc/.iloc进行索引时，pandas无法确定我们是要进行引用赋值还是复制赋值，因此会触发SettingWithCopyWarning警告。为了避免这个警告，我们可以使用.copy()方法来明确指定复制赋值，或者使用.loc/.iloc的链式赋值方式来避免潜在的问题。

需要注意的是，这个警告只是一个提醒，并不一定意味着代码存在错误。但是为了代码的可读性和稳定性，建议在遇到这个警告时进行相应的处理。

相关问题

settingwithcopywarning

"SettingWithCopyWarning" 是在使用 Pandas 数据框时可能会遇到的警告。它表明您正在尝试对数据框的副本进行更改，而不是直接对数据框本身进行更改。这可能会导致意外的结果，因此建议使用 .loc 或 .iloc 进行索引，以直接对数据框进行更改。

pandas 修改切片

在使用pandas修改切片时，可以出现不同的情况和警告。根据引用，当只修改切片的偶数行并且将奇数行设置为NaN时，pandas没有报错也没有弹警告。而根据引用，当使用赋值操作修改切片时，pandas会弹出SettingWithCopyWarning警告。具体的警告信息可以在文档中查看，该警告提示可以使用.loc[row_indexer,col_indexer] = value来代替赋值操作。引用进一步解释了这个警告的原因，即pandas无法判断切片后的是视图还是副本，当我们使用切片的行索引赋值给另一个DataFrame时，pandas无法找到相应的索引，并将对应列的值设置为NaN。所以，当使用pandas修改切片时，需要注意可能会出现的警告和数据的修改情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas_切片赋值、SettingWithCopyWarning](https://blog.csdn.net/qq_39362837/article/details/127462987)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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