切片警告的熊猫数据框副本答案

【问题标题】：pandas dataframe copy of slice warning切片警告的熊猫数据框副本
【发布时间】：2019-04-17 00:24:06
【问题描述】：

我对 pandas 还很陌生，并且在一大段代码中遇到了臭名昭著的 SettingWithCopyWarning。我把它归结为以下几点：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[0,3],[3,3],[3,1],[1,1]], columns=list('AB'))
df
df = df.loc[(df.A>1) & (df.B>1)]
df['B'] = 10

当我运行它时，我收到警告：

主要：1：SettingWithCopyWarning：试图在 DataFrame 中的切片副本上设置一个值。尝试改用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value

奇怪的是，如果我离开“df”行，它会在没有警告的情况下运行。这是预期的行为吗？

一般来说，如果我想通过跨列的值过滤 DataFrame，是否需要执行 copy() 以避免出现 SettingWithCopyWarning？

非常感谢

【问题讨论】：

我的问题是为什么我会收到警告。除非您在获取 DataFrame 的子集时总是必须使用 .copy()
@errg 看到我的答案和我提到的页面，这将有助于我相信。
另一个 link on this 详细介绍...
这两个链式操作一个接一个地独立执行。第一个是访问方法（get 操作），它将返回一个 DataFrame，其中包含 A & B atr >1 列的所有行。第二个是赋值操作（设置操作），在这个新的 DataFrame 上调用更改的数据。我们根本没有在原始 DataFrame 上进行操作，而是在更改数据集
感谢您的帮助。我想重点是当我完成了：df = df.loc[(df.A>1) & (df.B>1)]，即使我已经扔掉了原来的 DataFrame，df 仍然被考虑成为其中的一部分，如果我想修改它，我需要明确地复制它。

【解决方案1】：

从您的问题中假设您的 DataFrame 如下所示，这将避免 SettingWithCopyWarning

有github Discussion 和其中一位 Pandas 开发人员 Jeff 提出的解决方案 :)

df
   A  B
1  3  3

最好用这种方式。

df['B'] = df['B'].replace(3, 10)
df
   A   B
1  3  10

【讨论】：