Python\의 .loc[row_indexer, col_indexer]가 \"SettingWithCopyWarning\"을 트리거하는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까?

.loc[row_indexer, col_indexer]를 사용할 때 Python에서 "SettingWithCopyWarning" 극복

.loc[row_indexer를 사용하여 DataFrame 슬라이스를 수정하려고 하면 "SettingWithCopyWarning"이 나타납니다. , col_indexer], 이론적으로 복사 작업을 피함에도 불구하고. 이러한 경우 다른 DataFrame이 현재 DataFrame에 영향을 미치고 있는지 조사할 필요가 있습니다.

오류 재현:

1. 사전에서 DataFrame df를 생성합니다. .
2. 새 열을 생성하고 .loc를 사용하여 해당 값을 업데이트합니다: df.loc[0, 'new_column'] = 100.
3. 필터를 사용하여 df에서 새 DataFrame new_df를 생성합니다: new_df = df.loc[df.col1>2].
4. new_df의 값 업데이트 시도: new_df.loc[2, 'new_column'] = 100. 이렇게 하면 "SettingWithCopyWarning"이 트리거됩니다.

해결책 - .copy() 사용:

이 문제를 해결하려면 필터링된 DataFrame new_df를 생성할 때 .copy()를 사용하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 원본 DataFrame의 복사본이 생성되어 경고를 발생시키지 않고 수정할 수 있습니다.

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

이 접근 방식은 "SettingWithCopyWarning"을 제거합니다.

convert_objects(convert_numeric=에 대한 경고 방지) True):

"convert_objects(convert_numeric=True)" 함수도 경고를 유발할 수 있습니다. 이를 방지하려면 함수를 적용하기 전에 .copy()를 사용하세요.

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

결론적으로, 필터링된 DataFrame을 생성하거나 DataFrame을 수정하는 데이터 조작 함수를 적용하기 전에 .copy()를 사용하면 "SettingWithCopyWarning. " 이렇게 하면 원본 DataFrame의 복사본에서 수정이 수행되어 예상치 못한 동작을 방지할 수 있습니다.

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