python pandas SettingWithCopyWarning

最新推荐文章于 2025-08-08 08:46:02 发布
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文章标签： python
原文链接：http://www.cnblogs.com/mango-lee/p/9668044.html
本文介绍了Pandas中处理数据子集的两种方法：view和copy。通过对比这两种操作方式，文章详细解释了如何确定对数据子集的操作是否会影响原始数据，并提供了一个简单的方法来确保创建的数据子集为独立副本。

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pandas取子集有两个操作，一个是view，一个是copy，见下图：

  1. 如果A是B的view，则对A的操作会改变B的值
  2. 如果A是B的copy，则对A的操作不会改变B的值
  3. 如果直接使用A[][]或者A.loc，则不知道操作的是View还是Copy
  4. 解决方法：B = A[][].copy，再进行相应的即可

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mango-lee/p/9668044.html

如何处理Pandas中的SettingWithCopyWarning
qq_29715355的博客
06-09 900
在Pandas中，警告用于标记可能令人困惑的“链式赋值”操作。当对DataFrame进行切片或索引操作时，返回的可能是视图（view）或副本（copy），这取决于内部布局和各种实现细节。视图是对原始数据的一种引用，修改视图可能会影响原始对象；而副本是原始数据的复制，修改副本不会影响原始对象。链式赋值操作往往难以预测返回的是视图还是副本，这就可能导致赋值操作无法按预期工作，从而触发警告。
【python】Pandas运行报错分析：SettingWithCopyWarning及其处理
景天科技苑
07-16 1612
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：使用fillna时警告SettingWithCopyWarning
qq_31378895的博客
12-18 166
xxx.fillna(0, inplace=True)SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrameSee the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy使
fillna()函数填充报错SettingWithCopyWarning
Taylorswiftdhd的博客
06-13 2335
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)...
在pandas 0.13中的 warning:settingcopywith
zyy429的博客
10-16 1518
在学习机器学习的过程 由于书本使用的PNADAS版本较老，于是便会出现同样的代码却会报错或者WARNING的问题。 这里用于记载我所遇到的一些问题和解决办法 遇到的第一个问题如下： 在对我的训练集进行特征赋值的时候，书本的代码如下： X_train = train[selected_features] 在这里是将train这整个训练集中的特征提取后传给X_train,没有出现报错 而
DataFrame的空值填充问题，以及由此引发的SettingWithCopy错误？
weixin_30732825的博客
06-05 338
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...
[Pandas]SettingwithCopyWarning警告解决方案
weixin_74042627的博客
10-05 533
笔者在进行缺失值用平均数或者中位数补充时遇到警告。
Python Pandas 高级数据操作 优化技巧和最佳实践
weixin_42098295的博客
01-14 1219
使用 Python 的 Pandas 库进行数据操作时，采用一些优化技巧和遵循最佳实践可以显著提高代码的效率和性能。最佳实践和技巧可以帮助你编写更高效、更快速的 Pandas 代码，特别是在处理大型数据集时。在实际使用中，可以根据数据集的大小和复杂度来选择合适的优化技巧和最佳实践。
Python中SettingWithCopyWarning警告信息的解决方法
weixin_45694013的博客
12-01 7541
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 中 SettingwithCopyWarning 的原理和解决方案
寸草心的博客
07-08 1695
Pandas 中 SettingwithCopyWarning 的原理和解决方案 原文链接：https://www.dataquest.io/blog/settingwithcopywarning/ 原文标题：Understanding SettingwithCopyWarning in pandas 原文发布时间：5 JULY 2017（需要注意时效性，文中有一些方法已经弃用，比如 ix） 学...
SettingWithCopyWarning的解决办法
tian_tian_hero的博客
12-19 1180
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 // An highlighted block data={'age':[11,12,13,14,15,...
Pandas的SettingWithCopyWarning报警的处理方式（七）
小龙龙品牌的博客
05-04 591
过程演示和步骤实现 1、读取数据 import pandas as pd fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv" df = pd.read_csv(fpath) # 替换掉温度的后缀℃ df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32'...
pandas操作时出现SettingWithCopyWarning的解决方法
lerry的博客
05-08 2716
使用pandas库在对dataframe进行操作时出现了SettingWithCopyWarning，我的情况是这样的： #我的数据情况 df 词1 词2 标签 0 成功 胜利 1 1 什么情况 ...
pandas fillna()
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fillna()会填充nan数据，返回填充后的结果。如果希望在原DataFrame中修改，则把inplace设置为True df = pd.DataFrame({'id':[1, 2, nan, 4, nan, 6, 1, 2, 3], 'item1':[1, 2, 3, 4, nan, 6, 1, 2, 3], 'item2':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, nan, 3]}) p
Titanic数据分析报告（python）
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anaconda 镜像源清华源问题解决
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08-08 272
文件位置‪ C:\Users\用户\.condarc。用清华源时出现的如下图的问题。可以更换为中科大的镜像源。.condarc内容。
Python报错 SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame ...
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这个警告的原因是可能会修改 DataFrame 的原始数据，而 Pandas 无法确定你是想要修改原始数据还是切片结果。 解决这个问题的方法有两种： 1.使用 loc 函数进行切片和赋值操作，因为 loc 函数是针对原始 DataFrame ...
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