為什麼Python的.loc[row_indexer, col_indexer]會觸發「SettingWithCopyWarning」以及如何解決？

使用.loc[row_indexer, col_indexer] 時克服Python 中的“SettingWithCopyWarning”

嘗試使用.loc[row_indexer 修改DataDataFrame精神切片時出現“SetWunting” ]，儘管理論上避免了複製操作。在這種情況下，有必要檢查另一個 DataFrame 是否會影響目前的 DataFrame。

重現錯誤：

從字典建立DataFrame df .
1. 建立一個新欄位並使用.loc .loc[0, 'new_column'] = 100.
2. 使用過濾器從df 建立一個新的DataFrame new_df：new_df = df.loc[df.col1>2].
3. 嘗試更新new_df 中的值: new_df.loc[2, 'new_column'] = 100.這將觸發“SettingWithCopyWarning。”

解決方案- 使用.copy():

要解決此問題，在建立時使用.copy() 至關重要過濾後的資料幀new_df。這將建立原始 DataFrame 的副本，允許修改而不觸發警告。

<code class="python">new_df_copy = df.loc[df.col1>2].copy()
new_df_copy.loc[2, 'new_column'] = 100</code>

此方法消除了「SettingWithCopyWarning」。

避免 Convert_objects(convert_numeric= 的警告)正確）：

“convert_objects(convert_numeric=True)”函數也可能觸發警告。為了避免這種情況，請在應用函數之前使用.copy()：

<code class="python">value1['Total Population'] = value1['Total Population'].astype(str).copy().convert_objects(convert_numeric=True)</code>

總之，在創建過濾的DataFrame 或應用修改DataFrame 的數據操作函數之前使用.copy() 將阻止“ SettingWithCopyWarning. 」這確保了對原始DataFrame 的副本執行修改，避免任何意外行為。

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