熊猫“试图在数据帧的切片副本上设置一个值”

Posted 2023-03-11

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【中文标题】熊猫“试图在数据帧的切片副本上设置一个值”【英文标题】：Pandas "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame" 【发布时间】：2021-10-13 10:49:13 【问题描述】：

理解文档有点困难

请参阅文档中的注意事项：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy dfbreed['x'] = dfbreed.apply(testbreed, axis=1) C:/Users/erasmuss/PycharmProjects/Sarah/farmdata.py:38: SettingWithCopyWarning: 试图在 DataFrame 中的切片副本上设置一个值。尝试改用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value

代码基本上是重新排列和清理一些数据，使分析更容易。每个动物在给定的行中编码，但有重复、空白和一些其他稀疏值想法是基本上将行堆叠成列并获取每只动物的有用数据（按日期和最终 BCS 的体重）

Initial DF 数据帧的几个sn-ps

Output Format 输出DF/csv

import pandas as pd
import numpy as np

#Function for cleaning up multiple entries of breeds
def testbreed(x):
    if x.first_valid_index() is None:
        return None
    else:
        return x[x.first_valid_index()]

#Read Data
df1 = pd.read_csv("farmdata.csv")

#Drop empty rows
df1.dropna(how='all', axis=1, inplace=True)

#Copy to extract Weights in DF2
df2 = df1.copy()
df2 = df2.drop(['BCS', 'Breed','Age'], axis=1)

#Pivot for ID names in DF1
df1 = df1.pivot(index='ID', columns='Date', values=['Breed','Weight', 'BCS'])

#Pivot for weights in DF2
df2 = df2.pivot(index='ID', columns='Date', values = 'Weight')

#Split out Breeds and BCS into individual dataframes w/Duplicate/missing data for each ID
df3 = df1.copy()
dfbreed = df3[['Breed']]
dfBCS = df3[['BCS']]

#Drop empty BCS columns
df1.dropna(how='all', axis=1, inplace=True)

#Shorten Breed and BCS to single Column by grabbing first value that is real. see function above
dfbreed['x'] = dfbreed.apply(testbreed, axis=1)
dfBCS['x'] = dfBCS.apply(testbreed, axis=1)

#Populate BCS and Breed into new DF
df5= pd.DataFrame(data=None)
df5['Breed'] = dfbreed['x']
df5['BCS'] = dfBCS['x']

#Join Weights
df5 = df5.join(df2)

#Write output
df5.to_csv(r'.\out1.csv')

我想采用 BCS 和 Breed 数据帧，这些数据帧由 Breed 或 BCS 在列上进行多索引，然后按日期获取日期行中的第一个非 NaN 值并将其设置为名为品种的列。

让列在 DF 上原位选择第一个唯一值时遇到了很多麻烦我找到了一个 2015 年答案的解决方法：

2015 Answer

它在顶部定义了函数。直观地阅读在切片副本上设置值是有意义的，但我似乎想不出一种方法让它作为直接替换或基于索引的方式工作。

我应该循环遍历吗？

从The second answer here尝试我明白了

dfbreed.loc[:,'Breed'] = dfbreed['Breed'].apply(testbreed, axis=1)
dfBCS.loc[:, 'BCS'] = dfBCS.apply['BCS'](testbreed, axis=1)

ValueError：使用可迭代设置时必须具有相等的 len 键和值

我认为这与多索引有关键出现为：

MultiIndex([('品种', '1/28/2021'), （“品种”，“2021 年 2 月 12 日”），（“品种”，“2021 年 2 月 4 日”），（“品种”，“2021 年 3 月 18 日”），（“品种”，“2021 年 7 月 30 日”）]，名称=[无，'日期']） MultiIndex([('BCS', '1/28/2021'), （'BCS'，'2/12/2021'），（“BCS”，“2021 年 2 月 4 日”），（“BCS”，“2021 年 3 月 18 日”）， ('BCS', '7/30/2021')], 名称=[无，'日期']）

抱歉，问题太长了？谁能帮帮我？

谢谢。

【问题讨论】：

【参考方案1】：

您将 dfbreed 创建为：