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报错data1['Date']=pd.to_datetime(data1['Date'])#转换时间类型 data1['hour'] = data1['Date'].dt.hour # 提取时 data1['day']=[i.day for i in data1['Date']] # 提取天 怎么修改代码

这个错误通常出现在尝试使用切片进行更改时。为了避免这个错误，可以使用`loc`或`iloc`来进行更改。

您可以将代码更改为如下形式：

data1.loc[:, 'Date'] = pd.to_datetime(data1['Date'])
data1.loc[:, 'hour'] = data1['Date'].dt.hour
data1.loc[:, 'day'] = [i.day for i in data1['Date']]

这样就使用了`.loc`来更改DataFrame中的值，而不是使用切片。这应该可以解决这个问题。

相关问题

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

这个警告是在使用pandas时出现的。它的意思是你正在尝试在一个DataFrame的切片副本上设置一个值。为了解决这个问题，建议使用.loc[row_indexer,col_indexer] = value来设置值，而不是直接在切片副本上设置值。这样可以避免出现警告并确保正确地设置值。你可以参考Pandas文档中的说明来了解更多细节。[1][2][3]

python 提示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

在Python的pandas库中，当你尝试直接赋值给DataFrame的一个副本（slice）的某个元素时，会遇到这个错误提示"A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame"。这是因为在pandas中，当你对DataFrame的子集（slice）进行操作时，如果没有明确使用`.loc`、`.iloc`或`.at`等方法，你会得到一个新的视图（copy），而非实际修改原数据。

这个错误意味着你在试图对这个副本进行修改，但实际想要的是改变原始DataFrame的一部分。解决这个问题的方法是直接操作DataFrame的指定位置，而不是对副本进行操作。例如，你应该使用：

df.loc[row_indexer, col_indexer] = value

这里的`row_indexer`是你想要修改行的位置，`col_indexer`是你想要修改列的位置，`value`则是你想要设置的新值。这样，pandas会理解你意图直接修改原始DataFrame，而不是副本。