尽管在数据帧上使用 .loc 方法，但仍获得 SettingWithCopyWarning [重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】尽管在数据帧上使用 .loc 方法，但仍获得 SettingWithCopyWarning [重复]

【英文标题】：Getting SettingWithCopyWarning in spite of using .loc method on a dataframe [duplicate]

【发布时间】：2016-12-18 10:20:38

【问题描述】：

我正在尝试修改数据框中的单个“单元格”。现在，修改有效，但我收到此警告：

In [131]: df.loc[df['Access date'] == '06/01/2016 00:35:34', 'Title'] = 'XXXXXXXX'
ipython:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

每 Pandas: Replacing column values in dataframe 我 am 使用 .loc 方法，但我收到此警告（我没有看到我应该在此处修改的数据框副本）

这个警告应该在这里发生吗？如果没有，我该如何禁用它？

更新

似乎df 是另一个数据帧的（弱引用）副本（使用.is_copy 检查）。

【问题讨论】：

我对 pandas 还不是很熟悉，你不想让df.loc[df['Access date'] == '06/01/2016 00:35:34'].loc['Title'] ='XXXXXX' 阻止警告吗？ （当然，我不知道这是否符合您的要求）

您发布的线路没有问题。 df 可能是另一个 DataFrame 的一部分。你能查一下df.is_copy吗？

它只是一个仅供参考的警告，代码仍然会运行。

我相信 OP 知道代码会运行，他的问题是为什么即使他使用推荐的分配方式来避免复制，也会发出有关复制的警告。 @LetMeSOThat4U 你能举一个你的数据框的例子，以便我们自己测试吗？

@LetMeSOThat4U 这就是问题所在。您通过从另一个 DataFrame 中获取切片来创建该 DataFrame。这个警告是警告你在b 中所做的更改不会反映在你用来构造b 的实际DataFrame 中。如果你不打算改变实际的DataFrame，设置b.is_copy = None

【参考方案1】：

警告中的该链接在以下部分详细解决了该问题：为什么使用链式索引时分配失败？

部分摘要：pandas 不保证在某些情况下对数组的内存处理，因此即使使用 .loc 的某些实现也会发出警告，告诉您这可能非常低效。

要关闭警告，您可以使用警告库并在您的 ipython 笔记本单元格中执行以下代码。

import warnings
warnings.catch_warnings()
warnings.simplefilter("ignore")