如何在 pandas 中避免 SettingWithCopyWarning？

如何避免 Pandas 中的 SettingWithCopyWarning？

这篇文字讲解了如何避免 Pandas 中常见的 SettingWithCopyWarning。作者首先介绍了这个警告的出现原因：当试图修改 DataFrame 的切片时，可能会导致对原始 DataFrame 的修改失效，从而引发警告。

文章以一个电影数据为例，展示了两种常见场景：

1. 处理缺失值：

• 数据集中存在缺失值，并用特殊字符表示，比如 Not Rated。
• 为了使用 Pandas 的缺失值处理功能，需要将这些特殊字符替换为 NaN。
• 文章展示了如何找到这些特殊字符对应的行，并使用 NumPy 库中的 NaN 替换它们。

2. SettingWithCopyWarning 的出现：

• 当对 DataFrame 的切片进行修改时，可能会触发 SettingWithCopyWarning。
• 作者解释了警告的含义，并指出直接关闭警告不是最好的解决方法，应该了解警告背后的原因并采取正确的处理方式。

文章最后没有提供具体的解决方法，而是建议读者参考 Pandas 文档，以便更好地理解警告的含义并找到合适的解决方法。

总体来说，文章以简单易懂的方式解释了 SettingWithCopyWarning 的出现原因，并通过实例展示了如何处理缺失值，为读者理解和解决该问题提供了参考。

如果你已经使用 pandas 一段时间了，你可能遇到过 SettingWithCopyWarning。 正确的做法是适当地修改你的代码，而不是关闭警告！ 在这个视频中，我将向你展示出现此警告的两种常见场景，解释为什么会出现此警告，然后演示如何解决它。