Python の .loc[row_indexer,col_indexer] が「SettingWithCopyWarning」をトリガーするのはなぜですか?それはどのように解決できますか?

.loc[row_indexer,col_indexer] 使用時の Python での「SettingWithCopyWarning」の解決

.loc[row_indexer] を使用して DataFrame スライスを変更しようとすると、「SettingWithCopyWarning」が表示されます、col_indexer]、理論的にはコピー操作を回避しているにもかかわらず。このような場合、別の DataFrame が現在の DataFrame に影響を与えているかどうかを調べる必要があります。

エラーの再現:

1. 辞書から DataFrame df を作成する.
2. 新しい列を作成し、.loc を使用してその値を更新します: df.loc[0, 'new_column'] = 100。
3. フィルターを使用して df から新しいデータフレーム new_df を作成します: new_df = df.loc[df.col1>2].
4. new_df の値を更新しようとします: new_df.loc[2, 'new_column'] = 100。これにより、「SettingWithCopyWarning」がトリガーされます。

解決策 - .copy() の使用:

この問題を解決するには、フィルターされた DataFrame new_df を作成するときに .copy() を使用することが重要です。これにより、元の DataFrame のコピーが作成され、警告をトリガーせずに変更が可能になります。

<code class="python">new_df_copy = df.loc[df.col1>2].copy()
new_df_copy.loc[2, 'new_column'] = 100</code>

このアプローチにより、「SettingWithCopyWarning」が排除されます。

convert_objects(convert_numeric=) の警告を回避しますTrue):

「convert_objects(convert_numeric=True)」関数によっても警告がトリガーされる場合があります。これを回避するには、関数を適用する前に .copy() を使用します。

<code class="python">value1['Total Population'] = value1['Total Population'].astype(str).copy().convert_objects(convert_numeric=True)</code>

結論として、フィルターされた DataFrame を作成する前、または DataFrame を変更するデータ操作関数を適用する前に .copy() を使用すると、「SettingWithCopyWarning. 」これにより、元の DataFrame のコピーに対して変更が確実に実行され、予期しない動作が回避されます。

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