應用函數后，在 DataFrame 中就地更改系列

Question

我正在嘗試使用pandas來使用簡單的函數就地更改我的一列。

閱讀整個 Dataframe 后，我嘗試在一個系列上應用函數：

wanted_data.age.apply(lambda x: x+1)

而且效果很好。 當我嘗試將它放回我的 DataFrame 時，會出現唯一的問題：

wanted_data.age = wanted_data.age.apply(lambda x: x+1)

或者：

wanted_data['age'] = wanted_data.age.apply(lambda x: x+1)

拋出以下警告：

> C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py:1974:
> 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 the caveats in the documentation:
> http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable
> /indexing.html#indexing-view-versus-copy   self[name] = value

當然，我可以使用以下長格式設置 DataFrame：

wanted_data.loc[:, 'age'] = wanted_data.age.apply(lambda x: x+1)

但是有沒有其他更簡單、更語法更好的方法來做到這一點？

謝謝！

Answer 1

使用loc ：

wanted_data.loc[:, 'age'] = wanted_data.age.apply(lambda x: x + 1)

Answer 2

我建議wanted_data['age']= wanted_data['age'].apply(lambda x: x+1) ，然后將文件保存為wanted_data.to_csv(fname,index=False) ，其中“fname”是要更新的文件。

Answer 3

我無法發表評論，所以我將把它作為答案。

由於鏈式索引在內部打包的方式，您可能會得到一個深層副本，而不是對初始 DataFrame 的引用（有關更多信息，請參閱鏈式分配 -這是一個非常好的來源。裸 .loc[] 總是返回一個引用） . 因此，您可能不會分配回您的 DataFrame，而是分配給它的副本。 另一方面，您的格式可能會返回對初始 Dataframe 的引用，並且在對其進行變異時，初始 DataFrame 也會發生變異。 Python 打印此警告以應對這種情況，以便用戶可以決定這是否是想要的處理方式。

如果您知道自己在做什么，可以使用以下命令使警告靜音：

with pd.options.mode.chained_assignment = "None":
    wanted_data.age = wanted_data.age.apply(lambda x: x+1)

如果您認為這是一種重要的方式（例如，有可能無意中改變了初始 DataFrame），您可以將上述選項設置為“raise”，這樣就會引發錯誤，而不是警告。

另外，我認為“就地”一詞的用法並不完全正確。 “就地”在某些方法中用作參數，以便在不將對象分配給自身的情況下對其進行變異（分配在內部進行），而 apply() 不支持此功能。