pandas DataFrame 警告(SettingWithCopyWarning)的解決
剛接觸python不久，編程也是三腳貓，所以對常用的這幾個工具還沒有一個好的使用習(xí)慣，畢竟程序語言是頭順毛驢。所以最近在工作中使用的時候在使用pandas的DataFrame時遇到了以下報警：
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
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
debug了半天，也在網(wǎng)上找了很多，還是沒有解決，在報警的那一句調(diào)了半天，后來發(fā)現(xiàn)主要問題并不是出現(xiàn)在報警的那一句。
給個例子復(fù)現(xiàn)一下這個問題：
import pandas as pd A = pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]], columns = ['a','b','c']) B = A[['a', 'b']] B['a'] = B['a'] + 1 # same result by using B.loc[:,'a'] = B.loc[:,'a']+ 1
輸出：
A
Out[1]:
a b c
0 1 2 3
1 2 3 4
2 3 4 5B
Out[2]:
a b
0 1 2
1 2 3
2 3 4B
Out[3]:
a b
0 2 2
1 3 3
2 4 4
先說一下我的感覺：這個報警主要是說，你當(dāng)前對B的操作可能會改變另一個DataFrame A，所以你要小心了。（當(dāng)然實際的警告并不是這個意思，但是“在DataFrame的一個切片的copy上進行操作”我感覺不出來有什么問題，還請大神們解答一下。）
報警出現(xiàn)在第4行，但主要的問題在于第3行：應(yīng)該使用.loc方法得到新的DataFrame，而不是直接使用[]引用。
C = A.loc[:,['a','b']] C['a'] = C['a']+1
這樣就不會出現(xiàn)報警了。
個人感覺好像是說用.loc是對原有DataFrame的一種復(fù)制性引用，而[]的引用則是指針性的引用，和python本身的賦值特性有關(guān)。不過我看了A的值也并沒有在B被更改時一同被改掉?？傊椰F(xiàn)在還只是知其然，不知其所以然，希望有大神幫忙解惑。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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