df.drop(['STATISTICSTARTDATE','STATISTICENDDATE'],axis=1,inplace=True) 报警告A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

当使用切片操作对DataFrame进行drop()操作时，同时指定inplace=True会导致警告"A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame"。这是因为在这种情况下，pandas无法确定是否修改了原始数据的副本还是视图。

为了避免这个警告，可以使用.loc或.iloc来选择要删除的行，并将结果赋值给原始DataFrame。然后再使用drop()函数进行列的删除操作。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])

# 使用.loc选择要删除的行，并将结果赋值给原始DataFrame
df = df.loc[:, ~df.columns.isin(['STATISTICSTARTDATE', 'STATISTICENDDATE'])]

# 使用drop()函数进行列的删除操作
df.drop(['STATISTICSTARTDATE', 'STATISTICENDDATE'], axis=1, inplace=True)

这样就能够避免警告"A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame"。

相关问题

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

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。

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。