开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

即使我们使用.loc方法，pandas中也会出现意外的SettingWithCopyWarning

在pandas中，当我们使用.loc方法对DataFrame进行切片或选择操作时，有时会出现SettingWithCopyWarning警告。这个警告是为了提醒我们可能在原始数据上进行了修改，而不是在副本上进行修改。

SettingWithCopyWarning警告的原因是，pandas在某些情况下会返回原始数据的视图而不是副本。这意味着对视图的修改会影响到原始数据，可能导致意外的结果。

为了避免这个警告，我们可以采取以下几种方法：

使用.copy()方法创建副本：可以使用.copy()方法创建一个新的DataFrame副本，然后对副本进行操作，这样就不会影响到原始数据。
使用.loc[行索引, 列索引].copy()：在使用.loc方法进行切片或选择操作时，可以在最后加上.copy()，强制创建一个副本，避免警告的出现。
使用.is_copy属性：可以通过检查DataFrame的.is_copy属性来判断是否出现了警告。如果.is_copy为True，则表示可能出现了警告，可以使用.copy()方法创建副本来避免。

总结一下，当我们在pandas中使用.loc方法进行切片或选择操作时，为了避免SettingWithCopyWarning警告，可以使用.copy()方法创建副本，或者在使用.loc方法时加上.copy()，或者通过检查.is_copy属性来判断是否出现了警告。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（移动推送）：https://cloud.tencent.com/product/umeng
腾讯云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Tencent XR）：https://cloud.tencent.com/product/xr

相关搜索:使用Dask loc的另一种方法，就像在Pandas中一样loc |= operator在dask中不工作即使使用原始字符串或unicode设置，Python中的'\‘也会转换为'\\’即使元素有子节点，方法中的hasChildNodes()也会返回false 即使在使用‘processes=1’的情况下，多处理中的巨大列表也会让它卡住。即使在方法返回值之后，方法表达式中嵌套的lambdas也会运行吗？即使我使用substring截断JS中的字符串，文本也会溢出即使用户存在于nodejs应用程序的mongodb中，model.findOne()也会返回null 即使用户转到网站中的不同页面，socket.io连接也会保持吗？在ansible中，在when条件中使用以前分配的set_fact的值，即使满足条件，任务也会跳过在克隆数组中的特定索引处插入项，即使使用合并也会修改JavaScript中的原始数组

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Pandas和Numpy的视图和拷贝

如果操作不当，Pandas会爆出SettingWithCopyWarning的异常。本文我将就视图和拷贝问题，结合异常进行总结。...视图和拷贝理解Numpy和Pandas中的视图和拷贝，是非常有必要的。因为我们有时候需要从内存中的数据中拷贝一份，有时候则需要把数据的一部分连同原数据集同时保存。...我们可以使用.copy()方法来演示这种深拷贝： >>> copy_of_arr = arr.copy() >>> copy_of_arr array([ 1, 2, 4, 8, 16, 32])...Pandas中的视图和拷贝 Pandas中也有视图和拷贝，用DataFrame对象的.copy()方法，可以分别创建视图和拷贝，区别在于参数的配置，如果deep=False，则为视图，如果deep=True...在前面我们已经看到，Pandas有时候会抛出SettingWithCopyWarning异常。

3K2 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

我们建议打开写时复制以利用改进 pd.options.mode.copy_on_write = True 即使在 pandas 3.0 可用之前。前面部分的问题只是一个性能问题。...这就是SettingWithCopy警告您的内容！注意您可能想知道我们是否应该关注第一个示例中的loc属性。但是保证dfmi.loc是dfmi本身，并具有修改后的索引行为，因此dfmi.loc....注意在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...尝试使用非整数，即使是有效标签也会引发IndexError。 .iloc属性是主要访问方法。以下是有效的输入：一个整数例如5。一个整数数组或列表[4, 3, 0]。...我们建议打开写时复制以利用改进 pd.options.mode.copy_on_write = True 即使在 pandas 3.0 可用之前。前一节中的问题只是一个性能问题。

1381 0

Python一个万万不能忽略的警告！

并且，这个警告还要引起我们足够重视。知道为什么会出现这个警告，并知道怎么解决，或许帮助你真正从pandas的被动使用者，变为一个Pandas专家。...3 重要概念要了解 SettingWithCopyWarning，首先需要了解 Pandas 中的某些操作可以返回数据的视图（View），而某些操作将返回数据的副本（Copy）。...6 追溯历史你可能想知道为什么要造成这么混乱的现状，为什么不明确指定索引方法是返回视图还是副本，来完全避免 SettingWithCopy 问题。要理解这一点，我们必须研究 Pandas 的过去。...实际上，视图在 NumPy 中很有用，因为它们能够可预测地返回。由于 NumPy 数组是单一类型的，因此 Pandas 尝试使用最合适的 dtype 来最小化内存处理需求。...Pandas 兼顾多种索引功能，并且保持高效地使用其 NumPy 内核的能力。最终，Pandas 中的索引被设计为有用且通用的方式，其核心并不完全与底层 NumPy 数组的功能相结合。

1.5K3 0

三个你应该注意的错误

在编程中，我们可能犯错，但这并不一定代表愚蠢，然而常常会导致意外结果。有些错误就像明亮的钻石，很容易被察觉。即使你忽略它们，编译器（或解释器）也会通过报错提示我们。...在Pandas的DataFrame上进行索引非常有用，主要用于获取和设置数据的子集。我们可以使用行和列标签以及它们的索引值来访问特定的行和标签集。考虑我们之前示例中的促销DataFrame。...根据Pandas文档，“分配给链式索引的乘积具有内在的不可预测的结果”。主要原因是我们无法确定索引操作是否会返回视图或副本。因此，我们尝试更新的值可能会更新，也可能不会更新。...现在让我们使用loc方法执行相同的操作。由于行标签和索引值是相同的，我们可以使用相同的代码（只需将iloc更改为loc）。...当我们使用loc方法时，我们多了一行。原因是使用loc方法时，上限是包含的，因此最后一行（具有标签4的行）被包括在内。当使用iloc方法时，上限是不包含的，因此索引为4的行不包括在内。

791 0

Pandas切片操作：一个很容易忽视的错误

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，主要用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。很多初学者在数据的选取，修改和切片时经常面临一些困惑。...Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead 根据提示信息，我们使用loc方法 df.loc[df['x']>3,'y']=50...这是因为，当我们从DataFrame中仅选择一列时，Pandas会创建一个视图，而不是副本。关于视图和副本的区别，下图最为形象： ?...pandas提供了copy()方法，当我们将命令更新为以下所示的命令时： z = df['y'].copy() 我们将在内存中创建一个具有其自己地址的全新对象，并且对“z”进行的任何更新df都将不受影响...实际上有两个要点，可以使我们在使用切片和数据操作时免受任何有害影响：避免链接索引，始终选择.loc/ .iloc（或.at/ .iat）方法；使用copy() 创建独立的对象，并保护原始资源免遭不当操纵

2.3K2 0

pandas的引用与复制

之前一直以为pandas任何的切片和筛选都是引用，也就是说，会改变最原始的数据。但是前几天发现并不是这样的。 ...下面对最常见的几种pandas 数据截取的方式做一个整理。...b c 0 1 4 7 1 2 5 6 2 3 6 5 1 a b c 0 1 4 7 1 2 5 6 2 3 6 5 我们发现...pandas不是refernce的时候会有警告。...refernce的时候，df原始的值被改变了，说明d1只是一个引用，而后面的copy则不然。在使用pandas的时候要注意这一特性。

2.2K2 0

机器学习中，如何优化数据性能

下面是官方文档对此的描述： Numpy: Pandas.DataFrame: 实际上，受list的append操作的影响，开发者会不假思索的认为numpy和pandas中的append也是简单的数组尾部拼接...避免链式赋值链式赋值是几乎所有pandas的新人都会在不知不觉中犯的错误，并且产生恼人而又意义不明的SettingWithCopyWarning警告。...上图很好的解释了视图与拷贝的关系。当需要对df2进行修改时，有时候我们希望df1也能被修改，有时候则不希望。而当使用链式赋值时，则有可能产生歧义。...解决办法：上图中的警告建议，当你想修改原始数据时，使用loc来确保赋值操作被在原始数据上执行，这种写法对开发人员是无歧义的（开发人员往往会误认为链式赋值修改的依然是源数据）。...最好的方法还是明确指定——如果想要写入副本数据，就在索引时明确拷贝；如果想要修改源数据，就使用loc严格赋值。

7403 0

pandas系列 - （一）明细数据汇总简单场景应用

，预计做一个使用的系列，涉及平时常见的数据处理应用。.../data/learn_pandas/测试数据.xls',sheet_name='7',dtype=object)) # 存在 concat 和 append 两种方法,都可以用于行合并，相对来说,concat...2、场景2：数据预处理，检索源数据中的缺失项目 df.isnull().any() # 查看哪一列存在空值 ? 在知道哪些列存在空值后，进行数据预预处理。...附：使用pandas修改源数据的一个注意事项，按照官方文档注释，请勿使用链式赋值的形式，否则你会不知道到底修改是否成功https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable.../user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy 参考链接： Pandas 中 SettingwithCopyWarning 的原理和解决方案

1.2K1 0

数据分析之微信好友

从0入坑微信好友分析周六了，各位周末快乐，今日我们来一文数据分析，从0说起，一起来看pyecharts的作用以及其他相关库的使用！...1.itchat安装及使用2.pandas安装及使用 2.1DataFrame使用 2.2Series使用3.PIL使用4.功能实现5.相关问题6.作者的话 1.itchat安装及使用 # 安装 pip...install itchat # 通过如下命令登陆，即使程序关闭，一定时间内重新开启也可以不用重新扫码。...) 2.pandas安装及使用 # 安装 pip install pandas 2.1DataFrame使用 # DataFrame使用 DataFrame 是一个表格型的数据结构。...from a DataFrame input: da output: id name test 0 5 5 5.0 1 2 8 NaN # 虽然上述报错了，会发现结果正如我们想要的修改了相应的值

1.2K3 0

精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

Pandas 有一种选择行和列的方法，称为loc。我们将使用loc方法从之前创建的数据集中调用数据帧。...Pandas 不需要我们提及整个日期，因为即使是日期的一部分也会帮助我们产生结果。...在 Pandas 的参考文档中可以找到更多内容，网址为。处理SettingWithCopyWarning 在本节中，我们将学习SettingWithCopyWarning警告以及解决方法。...我们都知道，Pandas 中的不同数据操作会返回数据视图或副本。修改数据时，这可能会引起问题。...为了处理这种情况，我们使用loc方法，如下所示： data.loc[data.Age.isnull(), 'Age'] = data.Age.mean 此时，我们需要返回以确认该方法是否已解决SettingWithCopyWarning

28.1K1 0

Python—关于Pandas的缺失值问题(国内唯一)

Pandas，但是可以看到我也使用了Numpy。...稍后我们将使用它来重命名一些缺失的值。导入库后，我们将csv文件读取到Pandas数据框中。使用该方法，我们可以轻松看到前几行。...然后，当我们导入数据时，Pandas会立即识别出它们。这是我们将如何执行此操作的示例。...为了解决这个问题，我们使用异常处理来识别这些错误，并继续进行下去。代码的另一个重要部分是.loc方法。这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此的更多信息，请查看Pandas文档。...# 基于位置的更换 df.loc[2,'ST_NUM'] = 125 替换缺失值的一种非常常见的方法是使用中位数。

3.1K4 0

pandas中ix的使用详细讲解

在上一篇博客中，我们已经仔细讲解了iloc和loc，只是简单了提到了ix。这是因为相比于前2者，ix更复杂，也更让人迷惑。...首先，再次介绍这三种方法的概述： locgets rows (or columns) with particularlabelsfrom the index. loc从索引中获取具有特定标签的行（或列）...那么，给ix一个整型数字，ix会立即使用iloc操作，而不是报KeyError错误。...df.ix[:'c', :4] x y z 8 a NaN NaN NaN NaN b NaN NaN NaN NaN c NaN NaN NaN NaN 在pandas的后来版本中，我们可以使用iloc...NaN c NaN NaN NaN NaN get_loc()是得到标签在索引中的位置的方法。

1.8K1 0

数据科学家在使用Python时常犯的9个错误

最佳实践都是从错误中总结出来的，所以这里我们总结了一些遇到的最常见的错误，并提供了如何最好地解决这些错误的方法、想法和资源。...3、使用绝对而不是相对路径绝对路径的最大问题是无法进行方便部署，解决这个问题的主要方法是将工作目录设置为项目根目录，并且不要再项目中包含项目目录外的文件，并且在代码中的所有路径均使用相对路径。...我遇到的最常见的警告是 Pandas 的“SettingwithCopyWarning”和“DeprecationWarning”。...SettingwithCopyWarning最大的原因是 Pandas 检测到链式赋值（Chained Assignment）时发生的警告，我们应该避免对链式索引的结果赋值,因为这个操作有可能会报warning...7、pandas代码不规范方法链是 pandas 的一个很棒的特性，但是如果在一行中包含了很多的操作，代码可能会变得不可读。

9762 0

菜鸟程序员在Python编程时常犯的9个错误

最佳实践都是从错误中总结出来的，所以这里我们总结了一些遇到的最常见的错误，并提供了如何最好地解决这些错误的方法、想法和资源。...3、使用绝对而不是相对路径绝对路径的最大问题是无法进行方便部署，解决这个问题的主要方法是将工作目录设置为项目根目录，并且不要再项目中包含项目目录外的文件，并且在代码中的所有路径均使用相对路径。...我遇到的最常见的警告是Pandas的SettingwithCopyWarning和DeprecationWarning。...SettingwithCopyWarning最大的原因是Pandas检测到链式赋值（Chained Assignment）时发生的警告，我们应该避免对链式索引的结果赋值,因为这个操作有可能会报warning...7、Pandas代码不规范方法链是Pandas的一个很棒的特性，但是如果在一行中包含了很多的操作，代码可能会变得不可读。

8811 0

Python 数据分析（PYDA）第三版（二）

在接下来的章节中，我们将更深入地探讨使用 pandas 进行数据分析和操作的主题。...正如我们稍后将在使用 loc 和 iloc 在 DataFrame 上进行选择中探讨的，您也可以通过使用loc运算符重新索引，许多用户更喜欢始终以这种方式进行操作。...链式索引的陷阱在前一节中，我们看了如何使用loc和iloc在 DataFrame 上进行灵活的选择。这些索引属性也可以用于就地修改 DataFrame 对象，但这样做需要一些小心。...还有其他情况下，pandas 会生成SettingWithCopyWarning，这与链接索引有关。我建议您查阅在线 pandas 文档中的这个主题。...5.4 结论在下一章中，我们将讨论使用 pandas 读取（或加载）和写入数据集的工具。之后，我们将深入探讨使用 pandas 进行数据清洗、整理、分析和可视化的工具。

2290 0

Pandas知识点-索引和切片操作

索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作，Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性，支持类似于numpy中的操作，也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作...的文章，代码会优先在Jupyter Notebook中编写。...loc属性是基于索引名来获取数据的，在loc中的行索引和列索引都要使用索引名，iloc属性是基于数值索引来获取数据的，在iloc中的行索引和列索引都要使用数值索引。...链式调用index属性和columns属性的get_indexer()方法，就可以将索引名转换成数值索引，get_indexer()中传入需要转换的索引名列表，即使只转换一个索引名，也要用列表的方式传入...上面的索引互相转换方法，可以灵活地在切片中使用，在使用loc时将数值索引转换成索引名，在使用iloc时将索引名转换成数值索引。

2.3K2 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·一）

在本节中，我们将展示“层次化”索引的确切含义以及它如何与上述和之前章节中描述的所有 pandas 索引功能集成。...定义级别 MultiIndex保留索引的所有定义级别，即使它们实际上没有被使用。在对索引进行切片时，你可能会注意到这一点。...，索引也会起作用，但效率会相当低（并显示 PerformanceWarning）。...定义的级别 MultiIndex保留索引的所有定义级别，即使它们实际上没有被使用。在对索引进行切片时，您可能会注意到这一点。...定义的级别 MultiIndex保留索引的所有定义级别，即使它们实际上没有被使用。在切片索引时，您可能会注意到这一点。

1441 0

Python数据分析之Pandas（一）

[30]: type(df.loc[1:3]) Out[30]: pandas.core.frame.DataFrame 04、Pandas查询数据 Pandas查询数据的几种方法 df.loc方法，根据行...、列的标签值查询 df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询 df.where方法 df.query方法 .loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐！...Pandas使用df.loc查询数据的方法使用单个label值查询数据使用值列表批量查询使用数值区间进行范围查询使用条件表达式查询调用函数查询注意以上查询方法，既适用于行，也适用于列注意观察降维.../datas/student_excel/student_excel_clean.xlsx", index=False) 08、Pandas的SettingWithCopyWarning报警 0、读取数据...*链式操作其实是两个步骤，先get后set，get得到的dataframe可能是view也可能是copy，pandas发出警告* 官网文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs

1.4K1 0

独家 | Pandas 2.0 数据科学家的游戏改变者（附链接）

1.表现，速度以及记忆效率正如我们所知，pandas是使用numpy建立的，并非有意设计为数据帧库的后端。因为这个原因，pandas的主要局限之一就是较大数据集的内存处理。...错误的排版直接影响数据准备决策，导致不同数据块之间的不兼容性，即使以静默方式传递，它们也可能损害某些输出无意义结果的操作。...在 pandas 2.0 中，我们可以利用 dtype = 'numpy_nullable'，其中缺失值是在没有任何 dtype 更改的情况下考虑的，因此我们可以保留原始数据类型（在本例中为 int64...在新版本中，用户可以休息以确保如果他们使用 pandas 2.0，他们的管道不会中断，这是一个主要优势！但除此之外呢？...我希望这个总结可以平息你关于pandas 2.0的一些问题，以及它在我们的数据操作任务中的适用性。我仍然很好奇，随着pandas 2.0 的引入，您是否也发现了日常编码的重大差异！

3713 0

Pandas最详细教程来了！

▲图3-3 如果某列不存在，为其赋值，会创建一个新列。我们可以用这种方法来添加一个新的列： df['D']=10 df 运行结果如图3-4所示。 ?...▲图3-6 或者也可以使用loc方法来添加行，示例代码如下： df.loc['e']=['new2',5000,50] df 运行结果如图3-7所示。 ?...▲图3-7 loc方法将在后面的内容中详细介绍。索引的存在，使得Pandas在处理缺漏信息的时候非常灵活。下面的示例代码会新建一个DataFrame数据df2。...连接操作的其他选项还有inner（索引的交集）、left（默认值，调用方法的对象的索引值）、right（被连接对象的索引值）等。在金融数据分析中，我们要分析的往往是时间序列数据。...有时候，我们会希望按照DataFrame的绝对位置来获取数据，比如，如果想要获取第3行第2列的数据，但不想按标签（索引）获取，那么这时候就可以使用iloc方法。

3.2K1 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭