Pourquoi est-ce que je reçois toujours un SettingWithCopyWarning même lorsque j'utilise .loc[row_indexer,col_indexer] = value ?

SettingWithCopyWarning malgré l'utilisation de .loc[row_indexer,col_indexer] = value

Lors de l'utilisation de .loc[row_indexer,col_indexer] = value pour attribuer des valeurs à une tranche DataFrame, il est possible de rencontrer le SettingWithCopyWarning. Cet avertissement apparaît lorsqu'une vue découpée du DataFrame est en cours de modification, ce qui peut prêter à confusion quant à savoir si les modifications sont apportées à l'original ou à la copie.

Pour résoudre cet avertissement et garantir que les modifications sont appliquées directement au DataFrame original, il est crucial d'utiliser .copy() lors de la création d'un nouveau DataFrame basé sur un sous-ensemble de l'original. Cela garantit que le nouveau DataFrame est une copie fidèle et non une vue en tranches.

Par exemple, considérons le code suivant :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [3, 4, 5, 6]})

new_df = df[df['col1'] > 2]  # Create a new DataFrame with a filter

new_df['new_column'] = None  # Create a new column in the new DataFrame

new_df.loc[2, 'new_column'] = 100  # Assign a value using .loc

Sans utiliser .copy(), ce code entraînera dans SettingWithCopyWarning car new_df est une vue en tranches de df. Pour résoudre ce problème :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [3, 4, 5, 6]})

new_df = df[df['col1'] > 2].copy()  # Use .copy() to create a true copy

new_df['new_column'] = None

new_df.loc[2, 'new_column'] = 100

En utilisant .copy(), vous pouvez éviter l'avertissement et vous assurer que les modifications apportées au nouveau DataFrame sont directement reflétées dans le DataFrame d'origine.

De même , l'utilisation de .astype() ou .convert_objects() sur une copie d'une tranche DataFrame utilisant .loc peut également déclencher l'avertissement. Pour le résoudre, appliquez les fonctions au préalable ou créez une copie fidèle avant d'effectuer les modifications.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!