尝试使用.loc[row_indexer，col_indexer] = value代替warning，即使在使用正式的

.loc[row_indexer, col_indexer] = value 是 pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法，用于根据行索引和列索引来设置值。这个方法通常用于数据清洗和数据更新的场景。而 warning 通常是 Python 标准库中 warnings 模块用来发出警告信息的函数。

如果你想用 .loc[row_indexer, col_indexer] = value 来代替 warning，可能是因为你想在数据框架中标记出某些需要关注的数据，而不是仅仅发出警告。例如，你可能想将某些数据标记为 NaN（不是一个数字）或者其他特殊值来表示数据可能存在问题。

基础概念

• DataFrame: pandas 中的一个二维数据结构，类似于表格，包含行和列。
• .loc: DataFrame 的一个属性，用于基于标签的索引，可以选取行和列。
• row_indexer: 行索引器，可以是单个标签或标签列表，用于选取行。
• col_indexer: 列索引器，可以是单个标签或标签列表，用于选取列。
• value: 要赋给选定位置的新值。

优势

• 直观性: 直接在数据框架上操作，便于理解和跟踪数据变化。
• 灵活性: 可以精确地选择要修改的数据位置。
• 效率: 对于大数据集，使用 .loc 进行局部更新通常比重新创建整个 DataFrame 更高效。

类型

• 行索引: 可以是整数位置索引或标签索引。
• 列索引: 同样可以是整数位置索引或标签索引。
• 值: 可以是任何数据类型，包括数字、字符串、列表、Series 等。

应用场景

• 数据清洗: 标记或替换掉不符合要求的数据。
• 数据更新: 根据某些条件更新数据框架中的值。
• 数据分析: 在分析过程中对数据进行临时修改以观察效果。

示例代码

假设我们有一个 DataFrame df，我们想将所有年龄小于 18 的人的年龄标记为 NaN：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 15, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 .loc 将年龄小于 18 的人的年龄设置为 NaN
df.loc[df['Age'] < 18, 'Age'] = np.nan

print(df)

输出将会是：

      Name   Age
0    Alice  25.0
1      Bob   NaN
2  Charlie  30.0

遇到的问题及解决方法

如果你在使用 .loc 时遇到问题，比如出现错误或者没有按预期工作，可能的原因包括：

• 索引错误: 确保你使用的行索引和列索引是正确的。
• 赋值错误: 确保你赋的值与目标列的数据类型兼容。
• 链式赋值: 避免使用链式赋值（例如 df[df['Age'] < 18]['Age'] = np.nan），因为这可能会导致 SettingWithCopyError。

解决这些问题的方法通常包括：

• 检查索引是否正确。
• 确保赋值的类型正确。
• 使用 .copy() 方法来避免链式赋值的问题。

# 正确的链式赋值方式
df = df.copy()
df.loc[df['Age'] < 18, 'Age'] = np.nan

参考链接：

• pandas.DataFrame.loc
• SettingWithCopyError