pandas SettingWithCopy警告サブセットの列を使用する場合の警告

Question

パンダのSettingWithCopyWarningを理解しようとしています。私はデータフレームから列を選択し、この列の選択で作業したいと思います。不足している値を入力し、1より大きい値をすべて1に置き換える必要があります。

sub_df = df [['col1'、 'col2'、 'col3']]はコピーを生成し、が欲しいです。問題があるかどうか、それを避ける方法を教えてください。

私はこの文脈で連鎖割当てについてたくさん読んでいますが、私はここでこれをやっていますか？

data={'col1' : [25 , 0, 100, None], 
    'col2' : [50 , 0 , 0, None], 
     'col3' : [None, None, None, 100], 
     'col4' : [ 20 , 20 , 20 , 20 ], 
     'col5' : [1,1,2,3]} 
df= pd.DataFrame(data) 
sub_df=df[['col1', 'col2', 'col3']] 
sub_df.fillna(0, inplace=True) 
sub_df[df>1]=1 # produces the copy warning 
sub_df 

本当に私は以下のように列の私のサブセットのための新しい名前を使用していない場合は、この警告がトリガされていない理由を私は混乱：

data={'col1' : [25 , 0, 100, None], 
    'col2' : [50 , 0 , 0, None], 
     'col3' : [None, None, None, 100], 
     'col4' : [ 20 , 20 , 20 , 20 ], 
     'col5' : [1,1,2,3]} 
df= pd.DataFrame(data) 
df=df[['col1', 'col2', 'col3']] 
df.fillna(0, inplace=True) 
df[df>1]=1 # does not produce the copy warning 
df 

感謝を！最初にそれはそうが不明確ではない場合、あなたがdfのサブセットでdfを上書きする第二に、あなたはビューまたは元DFのコピー上で動作するかどうか曖昧だ

Answer 1

あなたの2つのコードスニペットは、意味的に異なっています。

あなたはコピーを操作したい場合は、この操作を行います。

sub_df=df[['col1', 'col2', 'col3']].copy() 

をビュー上で操作したい場合は、その後、私はCOLSのリストを使用して、次のような新しいindexersを使用してそれらを参照することをお勧め：

df[col_list].fillna(0) 

、次いで

df.loc[df > 1, col_list] = 1