Question

我尝试在将其与另一个DataFrame合并并遇到一些问题后更改我的DataFrame中的值（在合并之前似乎没有问题）。

我正在使用以下代码索引和更改DataFrame中的值：

df.iloc[0]['column'] = 1

随后我使用merge在两个索引上加入（左外连接）（我意识到left.join（右）也会起作用）。在此之后，当我使用iloc执行相同的值赋值时，我收到以下警告：

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

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

对链接文档的审查并没有澄清理解，因此，我是否使用了错误的iloc切片方法？（请记住，为了我的代码，我需要基于位置的切片）

我注意到df.ix [0，＆＃39;列＆＃39;] = 1有效，同样基于this page我可以用df.columns.get_loc（＆＃39）引用列位置列＃39;但从表面上看，这似乎是不必要的错综复杂。

这些方法之间的区别是什么，以及合并会导致之前的方法（df.iloc [0] [＆＃39; column＆＃39;]）中断？

Answer 1

您在上面使用的是链式索引，为避免这种情况，请避免使用“ df.iloc[0]['column'] = 1”，并且会生成“ SettingWithCopy警告”。熊猫文档有些复杂，但请参见SettingWithCopy Warning with chained indexing，了解有关为何无法正常使用的详细解释。

您应该使用df.loc[0, 'column'] = 1

.loc用于“通过标签或布尔数组访问一组行和列。”

.iloc用于“基于整数的索引，用于按位置选择。”

Answer 2

很糟糕，但是到目前为止，关于基于.ilocs的更新数据框列的最佳解决方案是找到列的iloc，然后对所有内容使用.iloc：

column_i_loc = np.where（df.columns =='column'）[0] [0] df.iloc [0，column_i_loc] = 1

请注意，您也可以禁用该警告，但实际上不可以！...

此外，如果您遇到此警告并且没有尝试更新某些原始DataFrame，则您忘记制作副本并最终遇到了令人讨厌的错误...

使用iloc

2 个答案: