python - 正在尝试从DataFrame的切片副本上设置一个值

我收到以下警告:

SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

在以下行中:

df3[['prod_tags_0', 'prod_tags_1', 'prod_tags_2', 'prod_tags_3']].fillna(0, inplace=True)

我如何解决此警告？

最佳答案

df3[['prod_tags_0', 'prod_tags_1', 'prod_tags_2', 'prod_tags_3']]创建一个新的数据帧，该数据帧是df3的子集。由于您使用的是inplace=True，因此会收到上述警告，因为它尝试就地修改新的数据框，因此您不会对其进行引用(而且我怀疑如果您要打印df3，您会看到此行实际上已经没有效果)。

我将执行以下操作之一:

将新创建的数据框重新分配回df3，而无需使用inplace=True:

df3[['prod_tags_0', 'prod_tags_1', 'prod_tags_2', 'prod_tags_3']] = \
df3[['prod_tags_0', 'prod_tags_1', 'prod_tags_2', 'prod_tags_3']].fillna(0)

或稍微更可取的方式(至少在我看来):

将要修改的列通过fillna传递为字典。键是列的名称，值是每列中应替换为NaN的值:

df3.fillna({'prod_tags_0': 0, 'prod_tags_1': 0,
            'prod_tags_2': 0, 'prod_tags_3': 0}, inplace=True)

在此示例中，您可以使用字典理解:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'prod_tags_0': [np.nan], 'prod_tags_1': [np.nan],
                   'prod_tags_2': [np.nan]})

print(df)
>>     prod_tags_0  prod_tags_1  prod_tags_2
    0          NaN          NaN          NaN

df.fillna({'prod_tags_' + str(i): 0 for i in range(2)}, inplace=True)

print(df)

>>     prod_tags_0  prod_tags_1  prod_tags_2
    0          0.0          0.0          NaN

关于python - 正在尝试从DataFrame的切片副本上设置一个值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/41207160/