SettingWithCopyWarning이 .loc 인덱싱과 함께 지속됨
데이터 조작을 위해 .loc[row_indexer,col_indexer] = 값을 사용할 때 다음과 같은 문제가 계속 발생할 수 있습니다. CopyWarning으로 설정. 이는 일반적으로 변경 사항을 적용하기 전에 기본 데이터 프레임을 복사할 때 발생합니다.
단계별 오류 재현
다음 데이터 프레임 df를 고려하세요.
<code class="python">import pandas as pd d = {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [3, 4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data=d)</code>
처음에 .loc를 사용하여 열을 수정하면 경고가 발생하지 않습니다.
<code class="python">df['new_column'] = None df.loc[0, 'new_column'] = 100</code>
그러나 df가 새 데이터 프레임 new_df를 생성하도록 필터링된 경우 이후에 .loc를 사용하여 수정하면 경고가 발생할 수 있습니다.
<code class="python">new_df = df.loc[df.col1 > 2] new_df.loc[2, 'new_column'] = 100</code>
이는 new_df가 df의 뷰 또는 슬라이스이고 new_df에 적용된 변경 사항이 df로 다시 전파되지 않기 때문에 발생합니다.
해결책
경고를 제거하려면 필터를 적용하기 전에 df의 복사본을 만들어야 합니다.
<code class="python">new_df_copy = df.loc[df.col1 > 2].copy() new_df_copy.loc[2, 'new_column'] = 100</code>
.copy()를 사용하면 df와 독립적인 새 데이터 프레임이 생성되어 변경이 허용됩니다. df를 수정하지 않고 new_df_copy에 추가합니다.
convert_objects에 대한 방지
SettingWithCopyWarning은 Convert_objects 함수에 의해 트리거될 수도 있습니다. 이를 방지하려면 Convert_objects:
<code class="python">value1['Total Population'] = value1['Total Population'].astype(str).convert_objects(convert_numeric=True)</code>
위 내용은 .loc 인덱싱과 함께 설정WithCopyWarning이 지속되는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!