使用CopyWarning[重复]进行设置

Question

Python 3.4和Pandas 0.15.0

df是一个数据帧，col1是一列。使用下面的代码，我正在检查值10的存在，并将这些值替换为1000。

df.col1[df.col1 == 10] = 1000

这是另一个例子。这一次，我将根据索引更改col2中的值。

df.col2[df.index == 151] = 500

这两种情况都会产生以下警告：

-c:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

最后

cols = ['col1', 'col2', 'col3']
df[cols] = df[cols].applymap(some_function)

这将产生一个类似的警告，并附带一个建议：

Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

我不确定我是否理解警告中指出的讨论。编写这三行代码的更好方法是什么？

请注意，这些操作是有效的。

Answer 1

同意Paul关于“loc”用法的意见。

对于applymap案例，您应该能够执行以下操作：

cols = ['col1', 'col2', 'col3']
df.loc[:, cols] = df[cols].applymap(some_function)

Answer 2

这里的问题是：df.col1[df.col1==10]返回一个副本。

所以我想说：

row_index = df.col1 == 10
# then with the form .loc[row_indexer,col_indexer]
df.loc[row_index, 'col1'] = 100