目次
.loc[row_indexer,col_indexer] 使用時の Python での「SettingWithCopyWarning」の解決
ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Python の .loc[row_indexer,col_indexer] が「SettingWithCopyWarning」をトリガーするのはなぜですか?それはどのように解決できますか?

Python の .loc[row_indexer,col_indexer] が「SettingWithCopyWarning」をトリガーするのはなぜですか?それはどのように解決できますか?

Oct 30, 2024 am 07:18 AM

Why Does Python's .loc[row_indexer, col_indexer] Trigger

.loc[row_indexer,col_indexer] 使用時の Python での「SettingWithCopyWarning」の解決

.loc[row_indexer] を使用して DataFrame スライスを変更しようとすると、「SettingWithCopyWarning」が表示されます、col_indexer]、理論的にはコピー操作を回避しているにもかかわらず。このような場合、別の DataFrame が現在の DataFrame に影響を与えているかどうかを調べる必要があります。

エラーの再現:

  1. 辞書から DataFrame df を作成する.
  2. 新しい列を作成し、.loc を使用してその値を更新します: df.loc[0, 'new_column'] = 100。
  3. フィルターを使用して df から新しいデータフレーム new_df を作成します: new_df = df.loc[df.col1>2].
  4. new_df の値を更新しようとします: new_df.loc[2, 'new_column'] = 100。これにより、「SettingWithCopyWarning」がトリガーされます。

解決策 - .copy() の使用:

この問題を解決するには、フィルターされた DataFrame new_df を作成するときに .copy() を使用することが重要です。これにより、元の DataFrame のコピーが作成され、警告をトリガーせずに変更が可能になります。

<code class="python">new_df_copy = df.loc[df.col1>2].copy()
new_df_copy.loc[2, 'new_column'] = 100</code>
ログイン後にコピー

このアプローチにより、「SettingWithCopyWarning」が排除されます。

convert_objects(convert_numeric=) の警告を回避しますTrue):

「convert_objects(convert_numeric=True)」関数によっても警告がトリガーされる場合があります。これを回避するには、関数を適用する前に .copy() を使用します。

<code class="python">value1['Total Population'] = value1['Total Population'].astype(str).copy().convert_objects(convert_numeric=True)</code>
ログイン後にコピー

結論として、フィルターされた DataFrame を作成する前、または DataFrame を変更するデータ操作関数を適用する前に .copy() を使用すると、「SettingWithCopyWarning. 」これにより、元の DataFrame のコピーに対して変更が確実に実行され、予期しない動作が回避されます。

以上がPython の .loc[row_indexer,col_indexer] が「SettingWithCopyWarning」をトリガーするのはなぜですか?それはどのように解決できますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

Python:ゲーム、GUIなど Python:ゲーム、GUIなど Apr 13, 2025 am 12:14 AM

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Apr 14, 2025 am 12:02 AM

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

See all articles