详解pandas赋值失败问题解决

下面我来详细讲解“详解pandas赋值失败问题解决”的完整攻略。

问题背景

在使用pandas库时，我们可能会遇到赋值失败的问题。具体表现为，我们使用df.loc[...] = ...语句给DataFrame赋值时，会出现SettingWithCopyWarning警告的情况，也就是说，我们的赋值操作没有生效。

这是由于pandas的数据结构特点和操作方式所导致的，因此我们需要采取一些特殊的方法来解决这个问题。下面就来一步步讲解。

解决步骤

步骤1：了解pandas数据结构特点

在pandas中，数据结构主要有两种：Series和DataFrame。其中，Series是一维数组，类似于列表或Excel中的一列；DataFrame则是二维表格，类似于Excel中的一张表。

和其他语言不同的是，pandas的数据结构是Mutable(可变的)，也就是说，pandas的Series和DataFrame对象本身是可以被原位修改的。

步骤2：修改原数据以避免警告

由于pandas的数据结构可变的特点，我们可以直接对原数据进行修改，避免警告的出现。具体思路是：先用条件过滤器或.loc方法选出需要修改的部分，再进行修改。

示例1：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.loc[df['A'] > 1, 'B'] = 0

上述代码中，我们先用条件过滤器找出DF中满足要求的行和列，再给这些位置赋值，避免了警告的出现。

示例2：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.copy()
df.loc[df['A'] > 1, 'B'] = 0

此处，我们采用了一个临时拷贝对象df.copy()，并在拷贝对象上进行修改，这样做也是可以避免警告的出现。

结束语

至此，我们已经介绍了解决pandas赋值失败问题的两种思路和示例，其中第一种是官方推荐的方法，大家可以根据实际情况选择不同的方法来解决该问题。希望对大家有所帮助。