pandas一列修改多处地方

，如何避免SettingWithCopyWarning警告？

当你要在pandas的一个列上进行修改操作，如果使用了类似df['col_name'][condition] = new_value的语法，会触发SettingWithCopyWarning警告，因为pandas会先对一个子DataFrame进行修改，再回填到原始DataFrame，存在危险性。

为了避免这个问题，可以尝试使用.loc accessor，语法为df.loc[condition, 'col_name'] = new_value，这样就能避免SettingWithCopyWarning警告，且能确保数据在原始DataFrame上被成功地修改了。

相关问题

从网上下载的数据，每一行是年份，每一列是一个地方的一个指标，且有多个指标，要求要python转化为每一行是一个时间下的一个地方，每一列是一个指标，代码怎么写

如果你的数据中有多个指标，你可以使用 pandas 库中的 `pivot_table` 函数进行数据转换。以下是实现的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv("data.csv")

# 使用 pivot_table 函数进行数据转换
df_pivot = pd.pivot_table(df, index='年份', columns=['地方', '指标'])

# 输出转换后的数据
print(df_pivot)

其中，`index` 参数指定转换后的数据中的行索引，即时间；`columns` 参数指定转换后的数据中的列索引，即地点和指标。

注意，以上代码示例假设原始数据中的列名为 "年份"、"地方" 和 "指标"。如果你的数据列名不同，需要相应地修改代码中的参数。另外，由于转换后的数据中存在多层数据，因此你需要使用多层索引来访问数据，例如 `df_pivot['地方名']['指标名']`。

python同一工作簿2个子表当某一列相同时用逗号拼接另一列

可以使用 `pandas` 库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取 Excel 文件，将每个子表读取为一个 DataFrame。
2. 使用 `pandas` 的 `groupby` 方法按照相同的列进行分组。
3. 对每个分组内的数据进行处理，用逗号拼接另一列。
4. 将结果写入到新的 Excel 文件中。

下面是一份示例代码，你可以根据自己的需要进行修改：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('workbook.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('workbook.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 将两个 DataFrame 合并为一个
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 按照相同的列进行分组，并对每个分组内的数据进行处理
df_grouped = df.groupby('相同的列')['需要拼接的列'].apply(lambda x: ','.join(x)).reset_index()

# 将结果写入到新的 Excel 文件中
df_grouped.to_excel('output.xlsx', index=False)

其中，需要修改的地方包括：

- `workbook.xlsx`：原始 Excel 文件名。
- `Sheet1` 和 `Sheet2`：两个子表的名称。
- `相同的列`：需要按照这一列进行分组。
- `需要拼接的列`：需要将这一列的数据拼接起来。