pandas SettingWithCopyWarnig:A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

最新推荐文章于 2024-12-13 14:27:44 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-13 14:27:44 发布 · 416 阅读

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#pandas #python

博客讲述在给pandas.DataFrame新增列赋值时遇到SettingWithCopyWarning警告，起初未处理导致处理540行DataFrame耗时10秒，后找到避免警告的简单方法，处理时间降至0.2秒。还发现数据类型改变会触发警告，且按官方写法df.loc[i,'v']可解决问题。

在给pandas.DataFrame的新增的列进行赋值操作时，总是会报：

SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

我看这是个warning，程序还能继续运行，就没管它。随后发现一个无法忽视的问题：

处理一个540行的DataFrame，竟然花了10秒！

而这段代码的功能其实很简单，就是拿A列和B列相除得到C列的值：

df['v']=None                                    #新增一列记录速度
for i in df.index:
    D=df.loc[i]['Displacement']                 #从本行A列得到位移
    T=df.loc[i]['Running Time']                 #从本行B列得到时间
    df.loc[i]['v']=D/T                          #计算出速度放到'v'列

针对这个warning有很多文章，我发现了一个很简单的办法避免这个 warning后，处理时间就变成了0.2秒。

办法很简单：将新建’v‘列的那句改成df['v']=0.0

经过试验发现，如果数据表中的某个格子，新赋的值和原来的值数据类型不一样，就会触发这个Warning

至于为什么，我也没搞明白，反正发现了这个小方法就先用着了。

如果有大神知道原因还请留言赐教^_^

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后来发现有时候即便没有更改当前单元格的数据类型，依然会报这个Warning，搜了下pandas官方文档发现：

pandas.DataFrame.loc其实就没有df.loc[i]['v']这样的写法，官方的写法是df.loc[i,'v']。

改成后面这个写法就OK了