E:\作业\Python\考研分析\3.py:95: 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_2020["总分"] = df_2020["总分"].astype(int)
时间: 2024-02-29 22:53:45 浏览: 135
这个警告同样是 Pandas 提供的,它提示你在给 DataFrame 的某个列赋值时,可能会修改原始数据,建议使用 `.loc` 或 `.iloc` 进行操作。
在这里,你可以使用 `.loc` 进行操作,如下所示:
```python
df_2020.loc[:, '总分'] = df_2020.loc[:, '总分'].astype(int)
```
其中 `:` 表示对所有行进行操作,`'总分'` 表示要操作的列。这样就可以避免该警告了。
相关问题
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
`SettingWithCopyWarning`是一个Pandas警告,当你试图在一个副本(copy)的DataFrame上设置值时,就会出现这种警告。通常,这发生在对分片(slice)或切片后的DataFrame进行修改操作时,而你可能误以为是在原始DataFrame上操作。
例如,当你执行类似这样的操作:
```python
df_copy[df_copy['column'] > threshold] = some_value
```
在这里,`df_copy`是一个DataFrame的副本,然后你在筛选出来的部分设置了新的值。如果你不想看到这个警告,有几种解决办法:
1. 明确地复制DataFrame并操作副本:
```python
updated_df = df[df['column'] > threshold].copy()
updated_df = updated_df.set_value(updated_df.index, 'column', some_value)
```
2. 使用`loc`, `iloc`或`.at`等直接访问并设置元素,而不是通过赋值操作:
```python
df.loc[df['column'] > threshold, 'column'] = some_value
```
3. 如果不需要保留原始数据的完整副本,可以忽略警告,但要理解可能会影响到后续的操作:
```python
df[df_copy['column'] > threshold] = some_value # 尽管有警告,但通常不会影响原数据
```
python SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
"SettingWithCopyWarning"是一个警告信息,它在使用pandas库的DataFrame对象时可能会出现。这个警告通常在尝试对DataFrame的切片副本进行赋值操作时触发。
当我们对DataFrame进行切片操作时,返回的是原始DataFrame的一个视图或副本。如果我们对这个视图或副本进行赋值操作,可能会导致原始DataFrame的值没有被正确修改,而是修改了切片的副本。这可能会引发一些意想不到的结果或错误。
为了避免这个问题,我们可以使用.loc或.iloc属性来明确指定我们要对原始DataFrame进行赋值操作,而不是对切片的副本进行操作。这样可以确保我们修改的是原始DataFrame的值,而不是副本。
下面是一个示例代码,演示了如何避免"SettingWithCopyWarning"警告:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 创建一个切片副本
df_slice = df[df['A'] > 1]
# 使用.loc属性进行赋值操作
df.loc[df['A'] > 1, 'B'] = 10
# 输出修改后的DataFrame
print(df)
```
在上面的示例中,我们使用.loc属性来明确指定要对原始DataFrame进行赋值操作,而不是对切片副本进行操作。这样就可以避免"SettingWithCopyWarning"警告。
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