在python的pandas中使用.loc的正确方法

Question

尝试使用pandas数据帧将一列数字从object更改为float dtypes时，收到以下警告：

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

现在，代码运行得很好，但是什么是避免此警告仍然达到以下目标的正确和预期的方法：

df2[col] = df2[col].astype('float')

需要注意的是，df2是df1的子集，使用类似于：

的条件

df2 = df1[df1[some col] == value]

Answer 1

使用copy方法。而不是：

df2 = df1[df1[some col] == value]

只需写下：

df2 = df1[df1[some col] == value].copy()

最初，df2是df1的切片，而不是新的数据帧。这就是为什么当你尝试修改它时，python会引发错误。