为什么Python的.loc[row_indexer, col_indexer]会触发'SettingWithCopyWarning”以及如何解决？

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

尝试使用 .loc[row_indexer 修改 DataFrame 切片时出现“SettingWithCopyWarning” ，col_indexer]，尽管理论上避免了复制操作。在这种情况下，有必要检查另一个 DataFrame 是否影响当前的 DataFrame。

重现错误：

1. 从字典创建 DataFrame df .
2. 创建一个新列并使用 .loc 更新其值：df.loc[0, 'new_column'] = 100。
3. 使用过滤器从 df 创建一个新的 DataFrame new_df：new_df = df.loc[df.col1>2].
4. 尝试更新 new_df 中的值：new_df.loc[2, 'new_column'] = 100。这将触发“SettingWithCopyWarning”。

解决方案 - 使用 .copy():

要解决此问题，在创建过滤的 DataFrame new_df 时使用 .copy() 至关重要。这将创建原始 DataFrame 的副本，允许修改而不触发警告。

<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) True):

“convert_objects(convert_numeric=True)”函数也可能会触发警告。为了避免这种情况，请在应用函数之前使用 .copy()：

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

总之，在创建过滤的 DataFrame 或应用修改 DataFrame 的数据操作函数之前使用 .copy() 将阻止“SettingWithCopyWarning. ”这确保了对原始 DataFrame 的副本执行修改，避免任何意外行为。

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