我想将表格(表示为列表列表)转换为Pandas DataFrame.作为一个极其简化的例子:
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a)
将列转换为适当类型的最佳方法是什么,在这种情况下,将第2列和第3列转换为浮点数？有没有办法在转换为DataFrame时指定类型？或者最好先创建DataFrame,然后循环遍历列以更改每列的类型？理想情况下,我想以动态方式执行此操作,因为可能有数百列,我不想确切地指定哪些列属于哪种类型.我可以保证的是,每列包含相同类型的值.
我已经查看了一堆与此问题相关的问题和答案,但我仍然发现我在我不期望的地方得到了这个切片警告的副本.此外,它在我之前运行良好的代码中出现,让我想知道某种更新是否可能是罪魁祸首.
例如,这是一组代码,我所做的就是将Excel文件读入一个pandas DataFrame,并减少df[[]]语法中包含的列集.
izmir = pd.read_excel(filepath)
izmir_lim = izmir[['Gender','Age','MC_OLD_M>=60','MC_OLD_F>=60','MC_OLD_M>18','MC_OLD_F>18','MC_OLD_18>M>5','MC_OLD_18>F>5',
'MC_OLD_M_Child<5','MC_OLD_F_Child<5','MC_OLD_M>0<=1','MC_OLD_F>0<=1','Date to Delivery','Date to insert','Date of Entery']]
现在,我对此izmir_lim文件所做的任何进一步更改都会引发切片警告的副本.
izmir_lim['Age'] = izmir_lim.Age.fillna(0)
izmir_lim['Age'] = izmir_lim.Age.astype(int)
/Users/samlilienfeld/anaconda/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/ main .py:2:SettingWithCopyWarning:尝试在DataFrame的切片副本上设置值.尝试使用.loc [row_indexer,col_indexer] = value
我很困惑因为我认为df[[]]列子集默认返回了一个副本.我发现抑制错误的唯一方法是明确添加df[[]].copy().我本来可以发誓,过去我没有那么做,也没有提出切片错误的副本.
同样,我有一些其他代码在数据帧上运行一个函数,以某种方式过滤它:
def lim(df):
if (geography == "All"):
df_geo = df
else:
df_geo = df[df.center_JO == geography]
df_date = df_geo[(df_geo.date_survey >= start_date) & (df_geo.date_survey <= end_date)]
return df_date
df_lim = lim(df)
从这一点开始,我对任何值进行的任何更改都会df_lim引发切片错误的副本.我找到的唯一方法是将函数调用更改为:
df_lim = lim(df).copy()
这对我来说似乎不对.我错过了什么？看起来这些用例应该默认返回副本,我可以发誓上次运行这些脚本时我没有遇到这些错误.
我只需要开始添加.copy()到处吗？似乎应该有一个更清洁的方法来做到这一点.任何见解或帮助都非常感谢.
我尝试delete一些列并在列中转换一些值
df2.drop(df2.columns[[0, 1, 3]], axis=1, inplace=True)
df2['date'] = df2['date'].map(lambda x: str(x)[1:])
df2['date'] = df2['date'].str.replace(':', ' ', 1)
df2['date'] = pd.to_datetime(df2['date'])
我得到的所有这些字符串
df2.drop(df2.columns[[0, 1, 3]], axis=1, inplace=True)
C:/Users/????? ???????????/Desktop/projects/youtube_log/filter.py:11: 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
那有什么问题？
不知道为什么我更新到消息建议的.loc方法后仍然收到警告？这是误报吗？
eG.loc[:,'wt']=eG.groupby(['date','BB'])['m'].transform(weightFunction)
尝试在DataFrame的切片副本上设置值
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
if __name__ == '__main__':