Python 获得；设置为“复制警告”；在使用熊猫执行一次热编码时

我在Python中遇到了设置为CopyWarning的

。我在网上搜索过，但似乎所有的解决方案都不适合我

输入数据如下所示：

       id          genre
0       1        Drama, Romance
1       2        Action, Drama
2       3        Action, Comedy
3       4        Thriller

预期结果应该是：

       id        Drama    Romance    Action    Comedy    Thriller
0       1          1         1         0         0         0
1       2          1         0         1         0         0
2       3          0         0         1         1         0
3       4          0         0         0         0         1

我想获取输入数据的子集，添加一些列，修改添加的列，然后返回子集。基本上，我不想修改原始的
数据
，我只想得到一个子集，它应该是一个全新的数据帧：

# the function to deal with the genre
def genre(data):
    subset = data[['id', 'genre']]
    for i, row in subset.iterrows():
        if isinstance(row['genre'], float):
            continue
        genreList = row['genre'].split(', ')
        for genre in genreList:
            if genre in list(subset):
                subset.loc[i][genre] = 1
            else:
                subset.loc[:][genre] = 0
                subset.loc[i][genre] = 1
    return subset

我尝试了很多方法，但都没有摆脱copywarning的
设置：

subset=data[['A'，'B']].copy（）
subset=data.filter（['A'，'B'，axis=1）
subset=pd.Dataframe（数据['A'，'B']]）
subset=data.copy（）

subset=pd.DataFrame（{'id'：list（data.id），'genre'：list（data.genre）}）
有人知道如何解决这个问题吗？或者有没有办法超越警告

提前谢谢
 不需要迭代，也不需要子集。您可以使用
str.get\u dummies

df.drop('genre', 1).join(df['genre'].str.get_dummies(sep=', '))

   id  Action  Comedy  Drama  Romance  Thriller
0   1       0       0      1        1         0
1   2       1       0      1        0         0
2   3       1       1      0        0         0
3   4       0       0      0        0         1

结果是一个新的数据帧，您可以将其分配给其他对象（
df2=…
）。
不需要迭代，也不需要子集。您可以使用
str.get\u dummies

df.drop('genre', 1).join(df['genre'].str.get_dummies(sep=', '))

   id  Action  Comedy  Drama  Romance  Thriller
0   1       0       0      1        1         0
1   2       1       0      1        0         0
2   3       1       1      0        0         0
3   4       0       0      0        0         1

结果是一个新的数据帧，您可以将其分配给其他对象（
df2=…
）。
该方法非常方便。@jlandcy我的测试表明str.get\u假人可以比pd.get\u假人更快，因为前者是为编码字符串而优化的。该方法非常方便。@jlandcy我的测试表明str.get_假人可以比pd.get_假人更快，因为前者是为编码字符串而优化的。