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 12:53:45 浏览: 30
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
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。
Python报错 SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame ...
这个报错是由于尝试在一个DataFrame的切片副本上进行赋值操作,而不是在原始DataFrame上进行操作。这可能会导致意外的行为和结果。为了避免这种警告,可以使用`.loc`或`.iloc`方法来获取切片的视图,并在视图上进行赋值操作,这样就可以确保对原始DataFrame进行更改。
例如,如果你有一个DataFrame df,你可以使用以下代码来避免这个警告:
```python
df.loc[df['column_name'] == 'value', 'column_to_update'] = new_value
```
这将返回一个视图,你可以在该视图上进行赋值操作。同样,你可以使用`.iloc`方法来避免这个警告,如下所示:
```python
df.iloc[index_of_rows, index_of_columns] = new_value
```
这里你需要提供要更改的行和列的索引,而不是使用条件语句。