settingWithCopyWarning 通过索引设置熊猫答案

【问题标题】：settingWithCopyWarning pandas setting via indexsettingWithCopyWarning 通过索引设置熊猫
【发布时间】：2017-05-07 08:05:10
【问题描述】：

我正在尝试通过索引选择来设置数据框中列的值。

myindex = (df['city']==old_name) & (df['dt'] >= startDate) & (df['dt'] < endDate)
new_name = 'Boston2
df['proxyCity'].ix[myindex ] = new_name

在上面，给定myindex中的条件，我想在proxyCity列中分配值Boston2

C:\Users\blah\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:132: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  self._setitem_with_indexer(indexer, value)

在不引入文档中概述的问题的情况下，做我想做的事情的正确方法是什么。

此链接using pandas to select rows conditional on multiple equivalencies 中的答案似乎是按照我实现它的方式进行的。

我不确定这样做的正确方法是什么。

【问题讨论】：

标签： python pandas indexing

【解决方案1】：

为避免双重索引，请更改

df['proxyCity'].ix[myindex ] = new_name

到

df.loc[myindex, 'proxyCity'] = new_name

它更高效（更少的__getitem__ 函数调用）并且在大多数情况下，将消除SettingWithCopyWarning。

但是请注意，如果 df 是另一个 DataFrame 的子 DataFrame，则可能会发出 SettingWithCopyWarning 即使使用df.loc[...] = new_name。在这里，Pandas 警告修改 df 不会影响其他 DataFrame。如果这不是您的意图，那么可以安全地忽略 SettingWithCopyWarning。有关使SettingWithCopyWarning 静音的方法，请参阅this post。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用mask

mask = (df.city == old_name) & (df.dt >= startDate) & (df.dt < endDate)
new_name = 'Boston2
df.loc[:, 'proxyCity'] = df.proxyCity.mask(mask, new_name)
# Or
df.proxyCity.mask(mask, new_name, inplace=True)

【讨论】：