Python pandas entfernen SettingWithCopyWarning

Also machte ich eine leere dataframe mit

df=data[['ID','Matrix','Name','Country', 'Units']]
df['Value']=''

und ich bin ausfüllen mit code wie diesem, das findet strings mit den Werten 'Gut', 'Schlecht' df.Matrix und füllt Sie mit Werten in sch[i]:

df.loc[df.Matrix.str.contains('Good'),'Value'] = sch[2]
df.loc[df.Matrix.str.contains('Bad'),'Value'] = sch[6]
df.loc[df.Matrix.str.contains('Excellent'),'Value'] = sch[8]

Habe ich immer einen Haufen Fehler wie diese beiden zwei verschiedene Dinge:

C:\Python33\lib\site-packages\pandas\core\strings.py:184: UserWarning: This pattern has match groups. To actually get the groups, use str.extract.
  " groups, use str.extract.", UserWarning)

C:\Users\0\Desktop\python\Sorter.py:57: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
  df.loc[df.Matrix.str.contains('Bad'),'Value'] = sch[6]

Bisher bin ich unterdrücken Sie den code mit

pd.options.mode.chained_assignment = None

Wenn ich nicht unterdrücken der Fehlermeldungen bekomme ich etwa 20 von Ihnen. Gibt es ein anderes format kann ich die Daten ändern, damit ich nicht die Fehlermeldung bekommen?

Ich bin mit python 3 und pandas 0.131 wenn es hilft

InformationsquelleAutor user3084006 | 2014-02-04
  1. 7

    Hier ist eine gute Erklärung, warum diese Warnung wurde aktiviert:

    Pandas: Verkettete Zuweisungen

    Sind Sie sicher, dass alle Ihre code? Pls zeigen alle, was Sie tun.

    In [13]: df = DataFrame(index=range(5))

In [14]: df['Value'] = ''

In [15]: df.loc[[1,4],'Value'] = 'bad'

In [16]: df.loc[[0,3],'Value'] = 'good'

In [17]: df
Out[17]: 
  Value
0  good
1   bad
2      
3  good
4   bad

[5 rows x 1 columns]

    2. Beispiel

    In [1]: df = DataFrame(index=range(5))

In [2]: df['Value'] = ''

In [3]: df2 = DataFrame(dict(A=['foo','foo','bar','bar','bah']))

In [4]: df
Out[4]: 
  Value
0      
1      
2      
3      
4      

[5 rows x 1 columns]

In [5]: df2
Out[5]: 
     A
0  foo
1  foo
2  bar
3  bar
4  bah

[5 rows x 1 columns]

In [6]: df.loc[df2.A.str.contains('foo'),'Value'] = 'good'

In [7]: df.loc[df2.A.str.contains('bar'),'Value'] = 'bad'

In [8]: df
Out[8]: 
  Value
0  good
1  good
2   bad
3   bad
4      

[5 rows x 1 columns]
    • Dein code setzt Voraus, Sie wissen, wo jeder Wert auf meine code-übereinstimmungen findet und markiert Sie. Dies ist nicht der gesamte code, weil die Datei zu groß ist
    • es funktioniert genau das gleiche in diesem Fall.
    • In meinem oben genannten Fall ist weiß ich nicht, wo der Wert in df.Matrix so str.contains('Good') prüft, ob ein bool value vor tagging es mit dem, was ist in sch[i] und der Teil, der check für den bool-Wert, der den Fehler verursacht hat. Dein code keinen Fehler, da Sie abgetretenen Orte und Eingänge Werte. Es ist nicht das gleiche, weil wenn ich Ihnen eine Datei mit gemischten Daten und sagen Ihnen, zu extrahieren, 'Gute' Ihr Programm nicht funktionieren würde
    • Ich fügte hinzu, ein Beispiel, wie Ihr; es IST die gleiche, ich weiß das, weil ich schrieb den code 🙂
    • Seltsam, ich weiß nicht, warum ich bin immer der Fehler. Sie scheinen die gleichen zu sein. Ist es, weil alle meine Daten bearbeitet werden, die auf der gleichen dataframe?
    • wenn Sie sagen, dass Sie 'gemacht ein leeres dataframe', können Sie in Aufmachungen?
    • ich meine nur df['Value']='' im Grunde nahm ich Zeilen aus einer csv-Datei und wollen, um Sie zu markieren, wenn eine bestimmte Bedingung vorhanden ist. Ich habe nie den SettingWithCopyWarning: mit Python 2.7 und begann, um es in python 3. Ich bin nicht sehr glücklich mit dem Schalter.
    • das ist das problem; es ist die Warnung, dass Sie möglicherweise ändern einen anderen Rahmen versehen. entweder ausdrücklich kopieren, oder Sie können is_copy=False. Der Punkt ist, praktisch alle pandas Operationen wieder eine Kopie, ändern in-place ist nicht eine gute Idee (mit der einen Ausnahme der Einstellung).
    • Was ist ein guter Weg, um dies zu vermeiden? Stellen Sie eine doppelte dataframe und ändern, ändern eine Spalte, die die gleiche Länge und hängen Sie es am Ende, oder gehen Sie einfach mit der Unterdrückung der Fehler?
    • beste Weg, um erstellen Sie die Serie, dann weisen Sie einfach direkt, z.B. df['Value'] = s, anstatt es leer und überschreiben von Werten. Erstellen Sie einfach die Serie, wie Sie es brauchen; pandas richten es (das füllen der verbleibenden Werte mit nan)

    InformationsquelleAutor Jeff
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