用这些列的日志值替换多个数字列

Question

我正在使用Python中的pandas DataFrame，它具有10个变量（4个数字，6个类别）。我想用当前值的自然对数替换4个数字变量的值。

下面我的数据示例：

df = DataFrame

logcolumns =我要转换为自然日志的列的名称

Import numpy as np
Import pandas as pd
df = pd.read_csv("myfile.csv")
logcolumns = ['Volume', 'Sales', 'Weight', 'Price']
df[logcolumns] = np.log(df[logcolumns])

运行此命令后，我收到一个SettingWithCopyWarning：试图在DataFrame的切片副本上设置一个值。尝试改用.loc [row_indexer，col_indexer] =值

此过程适用于单个列以及整个数据框，但是当我尝试在选定列的列表上运行它时则无效。

Answer 1

您可以按照警告中的建议进行操作，并使用基于标签的访问权限：

df.loc[:, logcolumns] = np.log(df[logcolumns])

官方文档在这里：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy