SettingWithCopyWarning: 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 See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy df_view['Bz'] = "少件"

时间: 2023-12-10 19:38:51 浏览: 42
这个警告通常发生在你尝试修改一个从DataFrame中切片得到的视图。虽然这个修改可能会生效,但是由于Pandas的内部机制,可能不会生效或者会产生意料之外的结果。 为了避免这个警告,建议使用.loc或者.iloc来指定要修改的行和列。例如,你可以使用以下代码来代替df_view['Bz'] = "少件": ``` df_view.loc[:, 'Bz'] = "少件" ``` 或者 ``` df_view.iloc[:, df_view.columns.get_loc('Bz')] = "少件" ``` 这样可以明确地指定要修改的行和列,避免产生意料之外的结果。
相关问题

SettingWithCopyWarning: 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

这个警告通常出现在对 Pandas DataFrame 进行切片操作时,因为有可能返回了原始 DataFrame 的视图而不是副本。如果对这个视图进行修改操作,就可能会修改到原始 DataFrame,可能导致不可预期的结果。为了避免这种情况,可以使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 来代替对切片进行修改操作。这个方法会直接作用于原始 DataFrame,而不是其视图。

settingwithcopywarning: 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

### 回答1: "settingwithcopywarning" 是在进行数据框操作时出现的警告,表明您正在尝试在数据框的副本上设置值,而不是在原始数据框上。建议使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 来解决此问题。 ### 回答2: 首先,需要了解pandas中的DataFrame是一个二维的表格数据结构,由行和列组成,每列可以是不同的数据类型(例如整数、浮点数、字符串等),每行通常代表一个样本。 在pandas中,当使用切片(Slice)选取部分数据时,可能会遇到“SettingWithCopyWarning”警告。这个警告的出现是由于将值赋给切片副本(slice copy)而不是原始数据,在这种情况下,对切片副本的修改通常不会传播到原始数据中。 这里提供一个例子: ```python import pandas as pd data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) subset = data[data['A']>1] subset['B'] = [10, 20] ``` 可以看到,在对subset进行操作时,Python会提示“SettingWithCopyWarning”警告。这是因为subset是data的一个切片副本,并且修改subset的值不会在原始数据data中反映出来。 为了避免这个问题,我们可以采用“.loc[]”方法。该方法能够告诉Python我们要作用在原始数据中的某一个行或者列。 ```python import pandas as pd data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) subset = data[data['A']>1].copy() subset.loc[:, 'B'] = [10, 20] ``` 在上面的例子中,我们使用“.loc[]”方法来避免了警告。被赋值的subset是原始数据的一个副本,进行修改时,用“.loc[]”方法告诉Python我们要修改原始数据的部分内容,从而消除了警告。 综上所述,“SettingWithCopyWarning”警告是由于在对 DataFrame 进行切片时,将值赋给了切片的副本。为了消除警告,我们可以使用“.loc[]”方法来避免操作的对象是副本而不是原始数据。 ### 回答3: 在Pandas中,使用切片(slice)获取数据时,可能会出现“SettingWithCopyWarning”的警告。这个警告是因为我们使用的是原始DataFrame的一个副本(copy),并试图对其进行修改,而不是操作对DataFrame的原始数据进行更改。 在这种情况下,建议使用.loc[]操作符来进行修改。这是由于 loc[] 操作符被设计成在DataFrame的原数据上直接进行操作,而不是对副本进行操作。 例如,假设我们从一个大数据集中选择了一个切片,并尝试修改其值。此时就会出现警告,因为我们未能显式地告诉Pandas我们要在原始数据集中进行修改。我们可以通过下面的代码来解决这个问题: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]}) subset = df[df['A'] > 3] subset['B'] = 99 #这时候会出现“SettingWithCopyWarning”的警告 df.loc[df['A'] > 3, 'B'] = 99 #使用.loc[]操作符处理切片并对值进行赋值 loc[] 操作符不仅可以避免出现警告,还可以确保我们没有修改副本,而是直接修改原始数据 DataFrame。因此,在处理数据集时,一定要小心,避免遇到“SettingWithCopyWarning”的警告。

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