在数据帧的切片副本上设置值[重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】在数据帧的切片副本上设置值[重复]

【英文标题】：Setting values on a copy of a slice from a DataFrame [duplicate]

【发布时间】：2015-10-06 17:21:45

【问题描述】：

我有一个小数据框，说这个：

    Mass32      Mass44  
12  0.576703    0.496159
13  0.576658    0.495832
14  0.576703    0.495398    
15  0.576587    0.494786
16  0.576616    0.494473
...

我想要列Mass32 的滚动平均值，所以我这样做：

x['Mass32s'] = pandas.rolling_mean(x.Mass32, 5).shift(-2)

它的工作原理就像我有一个名为 Mass32s 的新列，其中包含我希望它包含的内容，但我也收到警告消息：

试图在 DataFrame 中的切片副本上设置值。尝试 使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 代替

请参阅文档中的注意事项： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

我想知道是否有更好的方法来做到这一点，尤其是避免收到此警告消息。

【问题讨论】：

我没有收到警告消息，当我使用您的示例代码运行时，您能否检查您是否在代码的前面设置了 x 作为数据框的副本，例如 @ 987654327@

数据框中有几个 Nas 显然是在搞乱我。用 fillna(0) 和 .loc 修复它们解决了它。谢谢

【参考方案1】：

出现此警告是因为您的数据框 x 是切片的副本。这并不容易知道原因，但它与您如何进入当前状态有关。

您可以通过以下方式从 x 中创建一个合适的 dataframe

x = x.copy()

这将删除警告，但它不是正确的方法

您应该使用DataFrame.loc 方法，如警告所示，如下所示：

x.loc[:,'Mass32s'] = pandas.rolling_mean(x.Mass32, 5).shift(-2)

【讨论】：

数据框中有几个 Nas 显然在惹我生气。用 fillna(0) 和 .loc 修复它们解决了它。谢谢

第一种方法有时有效......第二种方法方法让我得到以下错误 indexer = self._get_setitem_indexer(key) ，在 _get_setitem_indexer raise IndexingError(key) IndexingError: (slice(None, None,无），'Mass32s'）

@Lcat 听起来您的数据框索引中没有任何值。你能用一些示例数据提出一个新问题吗？传给我？

为什么这种方法更好？

@mxbi 复制数据帧会进行复制，从而使使用的内存加倍。即使您像我的示例 x = x.copy() 那样覆盖变量，内存使用量也会出现峰值。