


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?
.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:
- 辞書から DataFrame df を作成する.
- 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。
- 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].
- 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>
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>
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。

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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。

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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。
