Python 熊猫：设置为“复制警告”

我想用

NaN

替换大于任意数字（本例中为100）的

Pandas

数据帧中的值（因为如此大的值表示实验失败）。以前，我用它来替换不需要的值：

sve2_all[sve2_all[' Hgtot ng/l'] > 100] = np.nan

但是，我得到了以下错误：

-c:3: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
C:\Users\AppData\Local\Enthought\Canopy32\User\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:346: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
self.obj[item] = s

从我看来，这一警告有时似乎可以忽略，但我无法很好地跟踪讨论，以确定这是否适用于我的情况。警告是否基本上让我知道我将覆盖数据帧中的一些值

编辑：据我所知，一切都按其应有的方式进行。作为后续行动，我的替代价值观的方法是否非标准？是否有更好的方法来替换值？
如错误消息中所建议的，您应该使用loc来执行此操作：

sve2_all.loc[sve2_all['Hgtot ng/l'] > 100] = np.nan

此警告用于阻止您修改副本（此处
sve2_all[sve2_all['Hgtot ng/l']>100]
可能是一个副本，如果它是副本，则任何修改都不会改变原始框架。可能是在某些情况下它工作正常，但pandas无法保证它在所有情况下都能工作……使用风险自负（请考虑您自己的警告！）.
我在尝试重置整个数据帧的内容时收到此警告，但无法使用
loc
或
iloc
解决此问题：

df.loc[:, :] = new_values # SettingWithCopyWarning
df.iloc[:, :] = new_values # SettingWithCopyWarning

但解决了数据中包含的数据数组的问题：

df.values[:, :] = new_values # no warnings and desired behavior

根据其他用户的建议，您可以尝试：

myindex = sve2_all[' Hgtot ng/l'] > 100

sve2_all.loc[myindex, 'yourcolumn'] = np.nan

请记住，如果在创建透视表时遇到问题（透视表
行
关键字不受
pandas 0.16.0#417
支持），则应使用索引和列的新语法，而不是行和列

另见：


---问题为我解决了---

即使使用“.loc”命令，当我试图转换浮点-->int时也会出现这个错误。我的错误是，我在操作之前过滤了我的数据帧（带掩码），因此转换只发生在数据帧项/列的一小部分中，结果是一个混合类型列，其中创建了混淆。我通过在掩码之前转换数据帧（数据过滤）解决了这个问题，我希望这会有所帮助。
我使用相同的方法替换了一列，对于df.loc，我也得到了这个警告。您可以检查索引中是否有真值，然后在（myindex==True）的情况下应用替换。sum（）>0:df_train.loc[myindex，c]=0