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 documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy編程
debug了半天,也在網上找了不少,仍是沒有解決,在報警的那一句調了半天,後來發現主要問題並非出如今報警的那一句。工具
給個例子復現一下這個問題:post
1 import pandas as pd 2 A = pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]], columns = ['a','b','c']) 3 B = A[['a', 'b']] 4 B['a'] = B['a'] + 1 # same result by using B.loc[:,'a'] = B.loc[:,'a']+ 1
輸出:spa
A Out[1]: a b c 0 1 2 3 1 2 3 4 2 3 4 5 B Out[2]: a b 0 1 2 1 2 3 2 3 4 B Out[3]: a b 0 2 2 1 3 3 2 4 4
先說一下個人感受:這個報警主要是說,你當前對B的操做可能會改變另外一個DataFrame A,因此你要當心了。(固然實際的警告並非這個意思,可是「在DataFrame的一個切片的copy上進行操做」我感受不出來有什麼問題,還請大神們解答一下。)debug
報警出如今第4行,但主要的問題在於第3行:應該使用.loc方法獲得新的DataFrame,而不是直接使用[]引用。指針
C = A.loc[:,['a','b']] C['a'] = C['a']+1
這樣就不會出現報警了。code
我的感受好像是說用.loc是對原有DataFrame的一種複製性引用,而[]的引用則是指針性的引用,和python自己的賦值特性有關。不過我看了A的值也並無在B被更改時一同被改掉。總之我如今還只是知其然,不知其因此然,但願有大神幫忙解惑。htm