尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 代替警告，即使在使用正式

Question

这是我的代码中获得 SettingWithCopyWarning 的行之一：

value1['Total Population']=value1['Total Population'].replace(to_replace='*', value=4)

然后我改为：

row_index= value1['Total Population']=='*'
value1.loc[row_index,'Total Population'] = 4

这仍然给出相同的警告。我该如何摆脱它？

另外，我收到了与我使用过的convert_objects(convert_numeric=True)函数相同的警告，有什么办法可以避免这种情况。

 value1['Total Population'] = value1['Total Population'].astype(str).convert_objects(convert_numeric=True)

这是我收到的警告消息：

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

请参阅文档中的警告：http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

Answer 1

您是否尝试过直接设置？：

value1.loc[value1['Total Population'] == '*', 'Total Population'] = 4

Answer 2

如果您使用.loc[row,column]并且仍然出现相同的错误，则可能是因为复制了另一个数据框。你必须使用.copy().

这是一步一步的错误再现：

import pandas as pd

d = {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df
#   col1    col2
#0  1   3
#1  2   4
#2  3   5
#3  4   6

创建一个新列并更新其值：

df['new_column'] = None
df.loc[0, 'new_column'] = 100
df
#   col1    col2    new_column
#0  1   3   100
#1  2   4   None
#2  3   5   None
#3  4   6   None

我没有收到错误。但是，让我们根据前一个数据框创建另一个数据框：

new_df = df.loc[df.col1>2]
new_df
#col1   col2    new_column
#2  3   5   None
#3  4   6   None

现在，使用.loc，我将尝试以相同的方式替换一些值：

new_df.loc[2, 'new_column'] = 100

但是，我再次收到了这个可恶的警告：

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

请参阅文档中的注意事项：https : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

解决方案

使用.copy()在创建新的数据帧将解决警告：

new_df = df.loc[df.col1>2].copy()
new_df.loc[2, 'new_column'] = 100

现在，您将不会收到任何警告！

如果您的数据框是使用另一个数据框顶部的过滤器创建的，请始终使用.copy().