Pandas SettingWithCopyWarning

时间:2014-11-03 22:23:21

标签: python pandas warnings chained-assignment

Python 3.4和Pandas 0.15.0

df是一个数据框,col1是一列。使用下面的代码,我检查是否存在值10并将此值替换为1000.

df.col1[df.col1 == 10] = 1000

这是另一个例子。这次,我根据索引更改了col2中的值。

df.col2[df.index == 151] = 500

这两个都会产生以下警告:

-c:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

最后,

cols = ['col1', 'col2', 'col3']
df[cols] = df[cols].applymap(some_function)

这会产生类似的警告,并附加建议:

Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

我不确定我是否理解警告中指出的讨论。编写这三行代码的更好方法是什么?

请注意,这些操作有效。

2 个答案:

答案 0 :(得分:39)

这里的问题是:df.col1[df.col1 == 10]会返回一份副本。

所以我会说:

row_index = df.col1 == 10
# then with the form .loc[row_indexer,col_indexer]
df.loc[row_index, 'col1'] = 100

答案 1 :(得分:5)

同意保罗关于'loc'的使用。

对于您的applymap案例,您应该能够这样做:

cols = ['col1', 'col2', 'col3']
df.loc[:, cols] = df[cols].applymap(some_function)