即使使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 时也会设置 WithCopyWarning

这是我的代码中得到的行之一SettingWithCopyWarning:

value1['Total Population']=value1['Total Population'].replace(to_replace='*', value=4)

然后我将其更改为：

row_index= value1['Total Population']=='*'
value1.loc[row_index,'Total Population'] = 4

这仍然给出相同的警告。我该如何摆脱它？

另外，我收到同样的警告转换对象（转换数字=真）我用过的函数，有什么办法可以避免这种情况。

 value1['Total Population'] = value1['Total Population'].astype(str).convert_objects(convert_numeric=True)

这是我收到的警告消息：

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

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

如果你使用.loc[row, column]仍然得到相同的错误，这可能是因为复制另一个数据帧。你必须使用.copy().

这是一步一步的错误重现：

import pandas as pd

d = {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df
#   col1    col2
#0  1   3
#1  2   4
#2  3   5
#3  4   6

创建一个新列并更新其值：

df['new_column'] = None
df.loc[0, 'new_column'] = 100
df
#   col1    col2    new_column
#0  1   3   100
#1  2   4   None
#2  3   5   None
#3  4   6   None

我没有收到任何错误。但是，让我们根据前一个数据帧创建另一个数据帧：

new_df = df.loc[df.col1>2]
new_df
#col1   col2    new_column
#2  3   5   None
#3  4   6   None

现在，使用.loc，我将尝试以相同的方式替换一些值：

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

然而，我再次收到了这个可恨的警告：

尝试在 DataFrame 的切片副本上设置一个值。尝试 使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 代替

请参阅文档中的警告：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

SOLUTION

use .copy()创建新数据框时将解决警告：

new_df_copy = df.loc[df.col1>2].copy()
new_df_copy.loc[2, 'new_column'] = 100

现在，您将不会收到任何警告！

如果您的数据框是使用另一个数据框顶部的过滤器创建的，请始终使用.copy().