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

最新推荐文章于 2024-08-12 14:49:32 发布

疯狂的布布

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分类专栏： python 文章标签： python SettingWithCopy

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013177138/article/details/121808114

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博客讲述了在使用Pandas进行数据操作时，由于链式赋值引发的数据意外修改问题。文章通过示例代码展示了问题，并提供了两种解决方案：一是使用`copy()`方法确保赋值时不改变原始DataFrame；二是利用`loc`进行索引赋值，避免链式引用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、首先展示下遇到的问题截图

2、然后跟着这个错误的报错信息，点开下面链接

有兴趣研究可以点开https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

蹩脚英语看半天没看明白，转战为自己研究

这个报警主要是在说，当你在采用这种链式赋值时，当你修改df_1时，df也可能随之变化

3、简单代码复现问题

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(4,5)),columns=["A","B","C","D","E"])
df_1 = df[['A', 'B']]
df_1["X"]= df_1["A"] +df_1["B"]

然后尝试了很久，跟解释里说的有没有用什么链式引用（需要用loc）没太大关系。（8月6日更新）

5、解决方案：

解决方案有两种：

方案一：

在赋值时添加个copy(),确保两个值不相同：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(4,5)),columns=["A","B","C","D","E"])
print(df)
df_1 = df[["A","B"]].copy()
df_1["A"]= df_1["A"] +1
print("df = ",df)
print("df_1 = ",df_1)

方案二：

当需要把dataframe的部分赋值给另一个dataframe时，也可以采用loc

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(4,5)),columns=["A","B","C","D","E"])
print(df)
df_1 = df.loc[:,["A","B"]]
df_1["A"]= df_1["A"] +1
print("df = ",df)
print("df_1 = ",df_1)