Pandas 数据框 - 设置复制警告答案

【问题标题】：Pandas dataframe - Setting with copy warningPandas 数据框 - 设置复制警告
【发布时间】：2020-01-14 16:13:45
【问题描述】：

我想转发一个每小时的数据帧，以便在接下来的几天中，每小时 1 的值都会被转发。每 24 小时都一样。

数据框如下所示：

Timestamp   input1  input2  input3
…   …   …   ..
01.01.2018 00:00    2   5   4
01.01.2018 01:00    3   3   2
01.01.2018 02:00    5   6   1
…           
01.01.2018 22:00    2   0   1
01.01.2018 23:00    5   3   3
02.01.2018 00:00    6   2   5
02.01.2018 01:00    3   6   4
02.01.2018 02:00    3   9   6
02.01.2018 03:00    5   1   7
…           
02.01.2018 23:00    2   5   1
03.01.2018 00:00    NaN NaN NaN
…           
03.01.2018 23:00    NaN NaN NaN

我为此使用以下代码：

   for hr in range(0,24):    
   df.loc[df.index.hour == hr, Inputs] = df.loc[df.index.hour == hr, Inputs].fillna(method='ffill')

这行得通。不幸的是，我收到了一条警告消息：

\Python\WPy-3670_32bit\python-3.6.7\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:543: 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
 self.obj[item] = s

我该如何解决这个问题，我不再收到警告？

生成的 df 应该填充了 NaN。

【问题讨论】：

这通常意味着你的数据框是另一个数据框的一部分。你在某个地方有df = other_df.loc[...] 吗？

标签： python-3.x pandas dataframe time-series warnings

【解决方案1】：

我执行了您的代码，但没有收到上述警告（其他任何警告都没有）。

使用 loc 是避免此类警告的正确方法（如本消息所述）。

也许您使用的是旧版本的 Pandas？如果您有旧版本，请升级到 0.25，然后重试。

另一个怀疑：也许这个警告与某些 other 指令有关在您的代码中（没有 loc）？

【讨论】：

【解决方案2】：

这行得通：

 df[df.index.hour == hr] = df[df.index.hour == hr].fillna(method="ffill")

与 .loc 非常相似，但不会引发尽可能多的 Settingwithcopy 警告。

【讨论】：