我的以下代码行会引发警告:importpandasaspds=pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100,4)),columns=list('ABCD'))s.loc[-1]=[5,np.nan,np.nan,6]grouped=s.groupby(['A'])forkey_m,group_mingrouped:group_m.loc[-1]=[10,np.nan,np.nan,10]C:\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel\__main__.py:10:SettingWithCopyWarnin

这个问题在这里已经有了答案:HowtodealwithSettingWithCopyWarninginPandas(20个答案)关闭3年前。在我不希望出现的情况下，我会收到SettingWithCopyWarning错误:N.In:#ColumnBdoesnotexistyetN.In:df['B']=df['A']/25N.In:df['B']=df['A']/50/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:389:SettingWithCopyWarning:A

起初，我尝试编写一些如下所示的代码:importnumpyasnpimportpandasaspdnp.random.seed(2016)train=pd.DataFrame(np.random.choice([np.nan,1,2],size=(10,3)),columns=['Age','SibSp','Parch'])complete=train.dropna()complete['AgeGt15']=complete['Age']>15得到SettingWithCopyWarning后，我尝试using.loc:complete.loc[:,'AgeGt15']=complet

起初，我尝试编写一些如下所示的代码:importnumpyasnpimportpandasaspdnp.random.seed(2016)train=pd.DataFrame(np.random.choice([np.nan,1,2],size=(10,3)),columns=['Age','SibSp','Parch'])complete=train.dropna()complete['AgeGt15']=complete['Age']>15得到SettingWithCopyWarning后，我尝试using.loc:complete.loc[:,'AgeGt15']=complet

这个问题在这里已经有了答案:HowtodealwithSettingWithCopyWarninginPandas(20个回答)关闭5年前.Python3.4和Pandas0.15.0df是一个数据框，而col1是一个列。使用下面的代码，我正在检查值10的存在并将这些值替换为1000。df.col1[df.col1==10]=1000这是另一个例子。这一次，我根据索引更改col2中的值。df.col2[df.index==151]=500这两个都会产生以下警告:-c:1:SettingWithCopyWarning:Avalueistryingtobesetonacopyofaslic

这个问题在这里已经有了答案:HowtodealwithSettingWithCopyWarninginPandas(20个回答)关闭5年前.Python3.4和Pandas0.15.0df是一个数据框，而col1是一个列。使用下面的代码，我正在检查值10的存在并将这些值替换为1000。df.col1[df.col1==10]=1000这是另一个例子。这一次，我根据索引更改col2中的值。df.col2[df.index==151]=500这两个都会产生以下警告:-c:1:SettingWithCopyWarning:Avalueistryingtobesetonacopyofaslic

所以我使用了一个空数据框df=data[['ID','Matrix','Name','Country','Units']]df['Value']=''我用这样的代码填充它，它在df.Matrix中找到包含“Good”、“Bad”值的字符串，并用sch[i]中的值填充它们]:df.loc[df.Matrix.str.contains('Good'),'Value']=sch[2]df.loc[df.Matrix.str.contains('Bad'),'Value']=sch[6]df.loc[df.Matrix.str.contains('Excellent'),'Value']=sc

这个问题在这里已经有了答案:PandasstillgettingSettingWithCopyWarningevenafterusing.loc(3个答案)关闭5年前。df_masked.loc[:,col]=df_masked.groupby([df_masked.index.month,df_masked.index.day])[col].\transform(lambday:y.fillna(y.median()))即使在使用.loc之后，我也明白了。错误，我该如何解决？Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:476:

这个问题在这里已经有了答案:HowtodealwithSettingWithCopyWarninginPandas(20个答案)关闭3年前。我知道有很多关于此警告的帖子，但我找不到解决我的情况的方法。这是我的代码:df.loc[:,'my_col']=df.loc[:,'my_col'].astype(int)#df.loc[:,'my_col']=df.loc[:,'my_col'].astype(int).copy()#df.loc[:,'my_col']=df['my_col'].astype(int)它产生警告:SettingWithCopyWarning:Avalueistr

这个问题在这里已经有了答案:HowtodealwithSettingWithCopyWarninginPandas(20个答案)关闭2年前。有一个关于使用.loc进行索引/切片分配的一般性问题。假设下面的DataFrame，df:df:ABC0ab1ab2ba3cc4ca重现代码:df=pd.DataFrame({'A':list('aabcc'),'B':list('bbaca'),'C':5*[None]})我使用以下方法创建df1:df1=df.loc[df.A=='c']df1:ABC3cc4ca然后我根据B中的值为C分配一个值，使用:df1.loc[df1.B=='a','C