fillna()函数填充报错SettingWithCopyWarning

最新推荐文章于 2023-11-18 10:00:00 发布
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分类专栏： python 文章标签： pandas python
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探讨使用Pandas处理数据集中的缺失值时遇到的SettingWithCopyWarning警告，尝试多种解决方案，包括使用loc函数和字典填充方法，但仍未能完全避免警告信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

X['Age'].fillna(X['Age'].mean(), inplace=True)运行后会出现

Warning (from warnings module):
  File "D:\Python\Python27\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 6130
    self._update_inplace(new_data)
SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

报错原因：

这是因为凡是出现链式赋值（例x=y=z=1）的情况，pandas不确定到底返回的是引用还是拷贝。所以干脆报warning,我上边那个函数就是对age列的缺失值全部赋为平均值。

解决方法：

1. 上网查了一下方法很多都说用loc函数，X.loc[:,['Age']].fillna(X['Age'].mean(), inplace=True)，虽然不报警了但根本没有真正赋值，缺失值还是NaN（可能是我没有用对方法）。

2. 后来在stackoverflow上找到了另一个解决方法，原文地址：Pandas won't fillna() inplace

X.fillna({'Age':X['Age'].mean()}, inplace=True)，用字典就可以完成填充但是无法解决报警信息。。。

希望能有人告知两全其美的解决方法！！！＞﹏＜

成功解决pandas\core\generic.py:3660: SettingWithCopyWarning:  A value is trying to be set on a copy of a
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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dfc = pd.DataFrame({'A': ['aaa', np.nan, 'ccc'], 'B': [1, 2, 3], 'C': [np.nan, np.nan, np.nan], 'D': ['mm', np.nan, 10.0]}) A B C D 0 aaa 1 NaN mm 1 NaN 2 NaN NaN 2 ccc 3 NaN...
D:\泰坦尼克号生还者预测\泰坦尼克号生还者预测.py:13: FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy. For example, when doing 'df[col].method(value, inplace=True)', try using 'df.method({col: value}, inplace=True)' or df[col] = df[col].method(value) instead, to perform the operation inplace on the original object. df['Age'].fillna(df['Age'].median(), inplace=True) D:\泰坦尼克号生还者预测\泰坦尼克号生还者预测.py:14: FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy. For example, when doing 'df[col].method(value, inplace=True)', try using 'df.method({col: value}, inplace=True)' or df[col] = df[col].method(value) instead, to perform the operation inplace on the original object. df['Embarked'].fillna('S', inplace=True) D:\泰坦尼克号生还者预测\泰坦尼克号生还者预测.py:13: FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy. For example, when doing 'df[col].method(value, inplace=True)', try using 'df.method({col: value}, inplace=True)' or df[col] = df[col].method(value) instead, to perform the operation inplace on the original object. df['Age'].fillna(df['Age'].median(), inplace=True) D:\泰坦尼克号生还者预测\泰坦尼克号生还者预测.py:14: FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy. For example, when doing 'df[col].method(value, inplace=True)', try using 'df.method({col: value}, inplace=True)' or df[col] = df[col].method(value) instead, to perform the operation inplace on the original object. df['Embarked'].fillna('S', inplace=True) 这些报错是什么意思；但是最后运行出的结果得分0.75；可以不修改直接交吗
06-13
下面，我们给出在泰坦尼克号代码中如何避免链式赋值的示例：原始预处理函数（可能有链式赋值）：```pythondefpreprocess(df):df=df.copy()#处理缺失值-可能触发警告的写法df['Age'][df['Age'].isnull()]=df['Age']....
import pandas as pd # 读取 Excel 文件（注意添加r前缀） df = pd.read_excel(r"D:\cleaned.xlsx") # 强制转换frame_id为整型 df['frame_id'] = pd.to_numeric(df['frame_id'], errors='coerce').astype('Int64') # 筛选数据（保持原有逻辑） filtered_df = df[(df['yp'] > -3.5) & (df['yp'] <= 0)].copy() # 计算是否有紧急车辆标记 has_emergency filtered_df.loc[:, 'has_emergency'] = filtered_df.groupby('frame_id')['cls_id'].transform( lambda x: x.eq(8).any() ) def calculate_spacing(group): """按车道排序并计算平均车头间距""" sorted_vehicles = group.sort_values("xp") spacings = sorted_vehicles["xp"].diff().dropna() # 计算相邻车辆之间的距离差值 return spacings.mean() if not spacings.empty else None # 返回非空时的均值 # 按照是否为紧急状态 + 时间帧分组计算车头间距 spacing_by_group = ( filtered_df.groupby(['has_emergency', 'frame_id'], observed=True) .apply(calculate_spacing) ) # 将结果转换为 DataFrame 格式 result_df = spacing_by_group.reset_index(name='平均车头间距(m)').fillna({'平均车头间距(m)': 0}) import matplotlib.pyplot as plt # 按frame_id排序保证时间连续性 result_sorted = result_df.sort_values('frame_id') # 创建画布 plt.figure(figsize=(15, 6)) # 绘制完整折线（浅蓝色背景线） plt.plot(result_sorted['frame_id'], result_sorted['平均车头间距(m)'], color='lightblue', linewidth=1, label='基础间距') # 突出显示有应急车辆的帧（红色圆点标记） emergency_frames = result_sorted[result_sorted['has_emergency']] plt.scatter(emergency_frames['frame_id'], emergency_frames['平均车头间距(m)'], color='red', s=30, label='存在应急车辆', zorder=3) # 设置图表格式 plt.title('车头间距随时间变化趋势（应急车辆标记）', fontsize=14, pad=20) plt.xlabel('时间帧ID', fontsize=12) plt.ylabel('平均车头间距(m)', fontsize=12) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) plt.legend(loc='upper right') # 自动调整刻度密度 plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() 有报错，完善代码
04-02
之后在groupby.apply中使用这个函数，可能会产生NaN，而fillna(0)可能掩盖问题。 在生成result_df后，用户尝试用matplotlib绘图，按frame_id排序，绘制折线图，并用散点标记有紧急车辆的情况。可能的错误包括数据...
D:\Anaconda\python.exe D:\泰坦尼克号生还者预测\泰坦尼克号生还者预测.py D:\泰坦尼克号生还者预测\泰坦尼克号生还者预测.py:19: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\.' combined['Title'] = combined['Name'].str.extract(' ([A-Za-z]+)\.', expand=False) D:\泰坦尼克号生还者预测\泰坦尼克号生还者预测.py:14: FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy. For example, when doing 'df[col].method(value, inplace=True)', try using 'df.method({col: value}, inplace=True)' or df[col] = df[col].method(value) instead, to perform the operation inplace on the original object. combined['Age'].fillna(age_median, inplace=True) D:\泰坦尼克号生还者预测\泰坦尼克号生还者预测.py:15: FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy. For example, when doing 'df[col].method(value, inplace=True)', try using 'df.method({col: value}, inplace=True)' or df[col] = df[col].method(value) instead, to perform the operation inplace on the original object. combined['Embarked'].fillna(combined['Embarked'].mode()[0], inplace=True) D:\泰坦尼克号生还者预测\泰坦尼克号生还者预测.py:16: FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy. For example, when doing 'df[col].method(value, inplace=True)', try using 'df.method({col: value}, inplace=True)' or df[col] = df[col].method(value) instead, to perform the operation inplace on the original object. combined['Fare'].fillna(combined['Fare'].median(), inplace=True) 这是什么问题
06-13
Pandas 的 `SettingWithCopyWarning` 源于索引操作的不确定性： ```python df['col'].method() # 可能返回视图(view)或副本(copy) ``` 直接赋值 `df['col'] = ...` 可消除歧义[^2]。 ### 最佳实践建议 1. **...
pandas DataFrame 警告(SettingWithCopyWarning)的解决
09-19
主要介绍了pandas DataFrame 警告(SettingWithCopyWarning)的解决，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
File "d:\1_workplace\sourcecode\mcu_platform\A2B_Cfg_Script\main.py", line 73, in <module> fp.write_append(output_file, f"\t\t{int(df[sheets_name[0]].iloc[row, col])},\t\t/* 降额 */") ~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ValueError: cannot convert float NaN to integer
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不行，所以需要先填充df['column']=pd.to_numeric(df['column'],errors='coerce').fillna(0).astype(int)```方法3（推荐）：使用pandas的Int类型（可处理NaN）从pandas0.24.0开始，引入了可处理缺失值的整数类型...
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即先选出数字类型再求平均值填充。
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08-08 3244
在运行下面代码时,出现了警告:SettingWithCopyWarning:A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead 出现警告: 解决方法时,我们先将副本复制一份再进行操作: ...
处理pandas出现warning: “A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.”
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