使用loc

时间:2018-06-14 11:53:58

标签: python pandas group-by

我有这个代码示例,它应该使用group-by将数据帧拆分为较小的数据帧,如果'num'列中的数字是偶数,则修改较小的数据帧:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id1': [1]*5+[2]*5,
    'num': range(11, 21),
    'x': range(10)

})
print df
for id1, grouped_df in df.groupby('id1'):
    grouped_df.loc[grouped_df['num'] % 2 == 0, 'num'] = 'even'
    print grouped_df

print df

然而,当我运行此代码时,我遇到警告:

  

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/indexing.py:537:   SettingWithCopyWarning:尝试在a的副本上设置值   从DataFrame切片。尝试使用.loc [row_indexer,col_indexer] =   代替值

     

请参阅文档中的警告:   http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

并且在“真实”数据上运行时代码非常慢。

根据我的理解,此警告提示使用loc,但我已经在使用它了! pandas是否将group-by返回的数据帧视为切片?我怎样才能摆脱这种警告并确保预期的行为?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

使用copy

for id1, grouped_df in df.groupby('id1'):
    grouped_df = grouped_df.copy()
    grouped_df.loc[grouped_df['num'] % 2 == 0, 'x'] = 'even'
    print (grouped_df)

   id1  num     x
0    1   11     0
1    1   12  even
2    1   13     2
3    1   14  even
4    1   15     4
   id1  num     x
5    2   16  even
6    2   17     6
7    2   18  even
8    2   19     8
9    2   20  even