剛接觸python不久，編程也是三腳貓，所以對(duì)常用的這幾個(gè)工具還沒(méi)有一個(gè)好的使用習(xí)慣，畢竟程序語(yǔ)言是頭順毛驢。所以最近在工作中使用的時(shí)候在使用pandas的DataFrame時(shí)遇到了以下報(bào)警：

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

debug了半天，也在網(wǎng)上找了很多，還是沒(méi)有解決，在報(bào)警的那一句調(diào)了半天，后來(lái)發(fā)現(xiàn)主要問(wèn)題并不是出現(xiàn)在報(bào)警的那一句。

給個(gè)例子復(fù)現(xiàn)一下這個(gè)問(wèn)題：

import pandas as pd
A = pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]], columns = ['a','b','c'])
B = A[['a', 'b']]
B['a'] = B['a'] + 1 # same result by using B.loc[:,'a'] = B.loc[:,'a']+ 1

輸出：

A
Out[1]:
   a  b  c
0  1  2  3
1  2  3  4
2  3  4  5

B
Out[2]:
   a  b
0  1  2
1  2  3
2  3  4

B
Out[3]:
   a  b
0  2  2
1  3  3
2  4  4

先說(shuō)一下我的感覺(jué)：這個(gè)報(bào)警主要是說(shuō)，你當(dāng)前對(duì)B的操作可能會(huì)改變另一個(gè)DataFrame A，所以你要小心了。（當(dāng)然實(shí)際的警告并不是這個(gè)意思，但是“在DataFrame的一個(gè)切片的copy上進(jìn)行操作”我感覺(jué)不出來(lái)有什么問(wèn)題，還請(qǐng)大神們解答一下。）

報(bào)警出現(xiàn)在第4行，但主要的問(wèn)題在于第3行：應(yīng)該使用.loc方法得到新的DataFrame，而不是直接使用[]引用。

C = A.loc[:,['a','b']]
C['a'] = C['a']+1

這樣就不會(huì)出現(xiàn)報(bào)警了。

個(gè)人感覺(jué)好像是說(shuō)用.loc是對(duì)原有DataFrame的一種復(fù)制性引用，而[]的引用則是指針性的引用，和python本身的賦值特性有關(guān)。不過(guò)我看了A的值也并沒(méi)有在B被更改時(shí)一同被改掉?？傊椰F(xiàn)在還只是知其然，不知其所以然，希望有大神幫忙解惑。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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