如何理解解決Pandas的SettingWithCopyWarning？

了解 Pandas 中的SettingWithCopyWarning

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quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE

Pandas 0.133.及更高版本介紹設定WithCopyWarning以突出顯示可能引起的混亂通過「連結」作業。此警告旨在解決 DataFrame 副本被修改而導致意外結果的情況。

quote_df.loc[row_index, 'TVol'] = value

該警告意味著什麼？

此警告表示某個數值正在 DataFrame 的切片副本上設定。具體來說，它建議將以下行：

import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'

替換為：

如何修復警告：

提供的解決方案警告是使用loc 索引代替。但是，這可能不適合所有用例。如果您不關心更新原始DataFrame，您可以安全地停用警告：

quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE

其他說明：

quote_df = quote_df[quote_df['TVol'] > 0]
quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE

SettingWithCopyWarning 標記連結的分配並不總是按預期工作。當第一個選擇傳回 DataFrame 的副本，並且隨後對該副本進行指派時，就會出現問題。此模式可能會導致混亂，因為變更不會反映在原始 DataFrame 中。

在您的情況下，以下程式碼會導致警告：

• Since quote_df['TVol' ] 是一個副本，賦值不會修改原始DataFrame。相反，請考慮使用：
• 其他資源：
• [Pandas 使用者指南：索引和選擇資料](https://pandas. pydata .org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html)

[Python資料科學手冊：資料索引與選擇](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/02.01-indexing-and-selecting-data.html)[真正的Python：Pandas中的SettingWithCopyWarning：檢視與檢視副本](https://realpython.com/settingwithcopywarning-in-pandas/)[Dataquest：SettingwithCopyWarning：如何修復Pandas 中的此警告](https://www .dataquest.io/blog/ settingswithcopywarning-pandas/)[走向資料科學：解釋中的SettingWithCopyWarning pandas](https://towardsdatascience.com/explaining-the-settingwithcopywarning-in-pandas-520ea63f963a)

以上是如何理解解決Pandas的SettingWithCopyWarning？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！