​​​​SettingwithCopyWarning: 如何在pandas中解决这个问题

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本文深入探讨了pandas中SettingWithCopyWarning警告的根源及其解决方法，为数据科学家和分析师提供了宝贵的指导，帮助他们避免数据操作过程中的潜在陷阱。
Pandas 数据探索：memory_usage 与 copy
AI天才研究院
07-18 382
本分析系统拆解Pandas中方法与copy参数的核心机制，覆盖从底层存储原理到实际优化的全链路。通过理论推导（如BlockManager内存模型）、代码实践（内存分析与拷贝控制）、案例验证（真实数据集优化），构建“认知-诊断-优化”的完整知识框架。内容适配不同技术背景：入门者掌握内存分析基础操作，中级用户理解拷贝行为差异，专家级可深入Pandas内存管理源码逻辑。内存资源有限性与数据处理复杂性的冲突。如何快速定位高内存占用列？（依赖如何避免不必要的数据拷贝？（依赖copy参数控制）
【第3章Pandas实战案例与解析 筛选数据】3.120 从零到精通：深度剖析pandas中iloc筛选与单列数据修改的极致技巧
02-21 658
它允许用户通过行和列的整数索引快速定位和操作 DataFrame 或 Series 中的数据。假设一个 DataFrame 有 ( m ) 行 ( n ) 列，数据存储为矩阵 ( D )。以下是 12 个详细的代码示例，涵盖基础到高阶应用，均可在 PyCharm 中直接运行。的核心优势在于其高效性和对底层数组操作的直接性，尤其适用于大规模数据集的批量操作。3.120 从零到精通：深度剖析pandas中iloc筛选与单列数据修改的极致技巧。的赋值操作直接作用于 DataFrame 的底层数组。
如何解决 Pandas 中的 SettingwithCopyWarning 警告
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一、SettingWithCopyWarning 是什么？ 在使用 numpy 和 pandas 的过程当中，如果使用向量化的方法来回测的话，由于经常需要用到赋值操作，很多的操作都会触发 SettingWithCopyWarning 的警告 “ SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] =
Python中SettingWithCopyWarning警告信息的解决方法
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SettingWithCopyWarning问题背景问题出现的原因特殊情况总结 问题背景 在python中对DataFrame进行操作的时候，经常会遇到下面的这种警告信息。 SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the
【Pandas学习笔记】Pandas-SettingWithCopyWarning警报问题分析
Addery的学习日常
07-18 1736
Pandas对DataFrame的切片数据进行赋值操作时Pandas发出SettingWithCopyWarning警报，本文对该问题进行分析
【Python】已解决：SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFram
屿小夏.的知识博客
06-24 2086
问题在于，当使用df[[‘旧列名1’, ‘旧列名2’]]进行切片时，Pandas可能会返回一个视图或一个副本，这取决于内部的数据布局和Pandas的优化决策。当使用inplace=True进行重命名时，如果temp是一个副本，那么这个操作就只会影响这个副本，而不会改变原始的df，这可能导致不一致和难以追踪的错误。这个警告通常出现在我们试图在DataFrame的切片或副本上设置值时，Pandas无法确定我们是否意图在原始DataFrame上进行这些更改，因此发出警告。
SettingWithCopyWarning：A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame（Pandas库）
Fwuyi的博客
03-16 2万+
​​​​​​​pandas警告SettingWithCopyWarning: A value is trying to ...原理和解决方案_Lucky0928的博客-优快云博客​​​​​​以下内容仅对上述文章进行一个学习记录。 SettingWithCopyWarning 是一个警告 Warning，而不是错误 Error。 要了解 SettingWithCopyWarning，首先要知道，Pandas 中的某些操作会返回数据的视图（View），某些操作会返回数据的副本（Copy） 左侧的..
/var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:2: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['cluster_label'] = db.labels_ /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:8: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:9: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_night'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:10: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_daytime'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:11: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_weekend'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:18: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. night_cnt = device_cluster_df[device_df['is_night'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:19: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. daytime_cnt = device_cluster_df[device_df['is_daytime'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:20: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. weekend_cnt = device_cluster_df[device_df['is_weekend'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:21: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. weekday_cnt = device_cluster_df[device_df['is_weekend'] == 0]['event_day'].drop_duplicates().count() ​解释一下这段信息为什么出现
07-12
在这段代码中，对device_df进行了一系列的切片操作，例如`device_df['cluster_label'] = db.labels_`、`device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour)`等等。这些操作可能...
深入解析Pandas DataFrame：二维数据处理完全指南（二）
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本文深入探讨了Pandas DataFrame的核心操作，从基础创建到高级索引，从数据探查到性能优化。创建方式选择小数据用字典创建规整数据用嵌套列表实战首选CSV读取索引操作精髓loc基于标签，iloc基于位置优先使用列操作提升性能多层索引处理复杂数据数据探查三板斧info()看结构shape查规模columns管字段建议读者在Jupyter Notebook中逐行运行示例代码，通过修改参数观察不同效果。
SettingWithCopyWarning
m0_73189935的博客
04-29 401
原因：python不知道df2是一个view or copy，因此对df2执行操作时，python不知道是去改变原df1的值 or 改变那个复制的df2（这种情况下python当然不会傻到去改原数据，他copy了一份原数据对其做修改）。25行通过条件筛选一个子DataFrame赋给df2，但未申明是copy给df2还是df2仅仅是df1的子视图。因此28行对df2进行操纵时，python发出warning。解决方法：加一个 . copy( )即可。
pandas警告SettingWithCopyWarning: A value is trying to ...原理和解决方案
LuckyQueen0928的博客
04-28 1万+
学习 Python 数据分析的同学总是遇到这个警告，查询中文资料，一般只能找到个别的解决办法，不一定适用于自己遇到的情况。查到的最常见解决办法就是直接设置为不显示警告。这实际上并不能解决问题，搜索资料发现这篇英文讲解 SettingWithCopyWarning 原理非常系统的文章，翻译了一下，分享给大家。 太长不看 解决方案：学会识别链式索引，不惜一切代价避免使用链式索引注意：如果你看不懂...
Pandas的SettingWithCopyWarning原因及解决方法
Hello，Sunpro!
01-08 1万+
利用pandas进行数据分析的时候，会遇到SettingWithCopyWarning的警告。 外文的一篇翻译和pandas的官方文档indexing-view-versus-copy将出现这种警告的原因分析的十分清楚。这里总结记录一下。 重要概念 view vs. copy 用numpy演示一下： import numpy as np a = np.arange(12).reshape((3,4...
（已解决）SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
m0_56780940的博客
03-14 794
python只是 “ 暂时 ” 复制了一份5至10行的数据，使df变为指向自己的数据块，于是才能完成变更列名以及完成后面的计算。在数据处理时为了把不同方式描述的数据分开进行处理用了loc进行选取，结果运行结果正常显示但是有很多warning，上网查了一下找到了解决办法。这是python的“链式索引”（chained indexing）而引起的错误或警告。注: 但这种切片并不会改变元数据数值（还得再想想...最后解决办法就是在选取代码后面加一个.copy（）截取数据之后，内存并没有存储截取的数据。
pandas的SettingWithCopyWarning告警产生的原因、解决方法
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听海边涛声
03-04 556
pandas的SettingWithCopyWarning告警产生的原因、解决方法
【python】Pandas运行报错分析：SettingWithCopyWarning及其处理
景天科技苑
07-16 1758
在使用Pandas库进行数据处理时，SettingWithCopyWarning是一个常见的警告，它表明你可能在不经意间创建了一个数据的副本，并对这个副本进行了修改，而不是在原始数据上进行操作。这种情况可能会导致数据处理的逻辑错误或不一致性。本文将详细分析这个警告的原因，提供解决办法，并探讨如何避免此类警告的发生。
python笔记：SettingWithCopyWarning是什么怎么避免？
htuhxf的博客
03-01 3108
在代码中遇到错误提示： SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead 一、问题来源 &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;quot;&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;quot;&amp;am
由“浅拷贝”导致的SettingWithCopyWarning和解决方法（隐性链式索引Chain assignment问题）
qq_30958667的博客
09-14 304
由“浅拷贝”导致的SettingWithCopyWarning和解决方法（隐性链式索引Chain assignment问题）
python使用dataframe报错SettingWithCopyWarning（保姆级图文+代码注释）
MZH
12-08 2731
SettingWithCopyWarning异常处理，不能使用直接索引的赋值。
settingwithcopywarning:
03-16
"settingwithcopywarning" 是 pandas 库中的一个警告，意思是在对 DataFrame 进行操作时，可能会出现对原始数据的拷贝，而不是直接对原始数据进行操作。这可能会导致一些意外的结果，因此需要注意。建议在操作 ...
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