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python - 试图在 DataFrame 的切片副本上设置一个值

coder 2023-08-21 原文

我有一个 dataframe 列 period，它的值按季度(Q1、Q2、Q3、Q4)我想转换成相关的月份(见字典)。我的下面的代码有效，但想知道为什么我会收到此警告。

试图在 DataFrame 的切片副本上设置一个值。 尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 代替 

quarter = {"Q1":"Mar","Q2":"Jun","Q3":"Sep","Q4":"Dec"}
df['period'] = df['period'].astype(str).map(quarter)

最佳答案

“试图在 DataFrame 的切片副本上设置一个值”是一个警告。 SO 包含许多关于此主题的帖子。

df.assign 是在 Pandas 0.16 中添加的，是避免此警告的好方法。

quarter = {"Q1": "Mar", "Q2": "Jun", "Q3": "Sep", "Q4": "Dec"}
df = pd.DataFrame({'period': ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4', 'Q5'], 'qtr': [1, 2, 3, 4, 5]})

df
  period  qtr
0     Q1    1
1     Q2    2
2     Q3    3
3     Q4    4
4     Q5    5

df = df.assign(period=[quarter.get(q, q) for q in df.period])

# Unmapped values unchanged.
>>> df
  period  qtr
0    Mar    1
1    Jun    2
2    Sep    3
3    Dec    4
4     Q5    5

df = pd.DataFrame({'period': ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4', 'Q5'], 'qtr': [1, 2, 3, 4, 5]})
df = df.assign(period=df.period.map(quarter))

# Unmapped values get `NaN`.
>>> df
  period  qtr
0    Mar    1
1    Jun    2
2    Sep    3
3    Dec    4
4    NaN    5

Assign new columns to a DataFrame, returning a new object (a copy) with all the original columns in addition to the new ones.

.. versionadded:: 0.16.0

关于python - 试图在 DataFrame 的切片副本上设置一个值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36928487/

DataFramepython3439perioddictionarypandas

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