试图在 DataFrame 的切片副本上设置一个值。- pandas

Question

我是pandas的新手，并且在给定数据框的情况下，我试图删除一些未满足特定要求的列。 研究如何去做，我得到了这个结构：

df = df.loc[df['DS_FAMILIA_PROD'].isin(['CARTOES', 'CARTÕES'])]

但是，在处理框架时，出现此错误：

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[name] = value

我不确定该怎么做，因为我已经在使用.loc function。我错过了什么？

f = ['ID_manifest', 'issue_date', 'channel', 'product', 'ID_client', 'desc_manifest']

df = pd.DataFrame(columns=f)
for chunk in df2017_chunks:
    aux = preProcess(chunk, f)
    df = pd.concat([df, aux])

def preProcess(df, f):    
    stops = list(stopwords.words("portuguese"))
    stops.extend(['reclama', 'cliente', 'santander', 'cartao', 'cartão'])

    df = df.loc[df['DS_FAMILIA_PROD'].isin(['CARTOES', 'CARTÕES'])]

    df.columns = f
    df.desc_manifest = df.desc_manifest.str.lower() # All lower case
    df.desc_manifest = df.desc_manifest.apply(lambda x: re.sub('[^A-zÀ-ÿ]', ' ', str(x))) # Just letters
    df.replace(['NaN', 'nan'], np.nan, inplace = True) # Remone nan
    df.dropna(subset=['desc_manifest'], inplace=True)
    df.desc_manifest = df.desc_manifest.apply(lambda x: [word for word in str(x).split() if word not in stops]) # Remove stop words

    return df

Answer 1

警告的目的是向用户表明他们可能正在操作副本而不是原件，但可能存在误报。 正如评论中提到的，这对您的用例来说不是问题。

您可以简单地关闭对数据框的检查：

df.is_copy = False

或者您可以明确复制：

df = df.loc[df['DS_FAMILIA_PROD'].isin(['CARTOES', 'CARTÕES'])].copy()

Answer 2

您需要copy ，因为如果您稍后修改df值，您会发现修改不会传播回原始数据（ df ），并且 Pandas 会发出警告。

loc可以省略，但警告也可以不copy 。

df = pd.DataFrame({'DS_FAMILIA_PROD':['a','d','b'],
                   'desc_manifest':['F','rR', 'H'],
                   'C':[7,8,9]})

def preProcess(df):    
    df = df[df['DS_FAMILIA_PROD'].isin([u'a', u'b'])].copy()
    df.desc_manifest = df.desc_manifest.str.lower() # All
    ...
    ...
    return df


print (preProcess(df))
   C DS_FAMILIA_PROD desc_manifest
0  7               a             f
2  9               b             h

Answer 3

如果您的程序打算故意获取 df 的副本，您可以通过以下方式停止警告：

pd.set_option('mode.chained_assignment', None)

Answer 4

pd.set_option('mode.chained_assignment', 'warn')
# if you set a value on a copy, warning will show

df = DataFrame({'DS_FAMILIA_PROD' : [1, 2, 3], 'COL2' : [5, 6, 7]})
df = df[df.DS_FAMILIA_PROD.isin([1, 2])]
df
Out[29]: 
   COL2  DS_FAMILIA_PROD
0     5                1
1     6                2