在pandas中修改单列时出现SettingWithCopyWarning

Question

我最近开始使用pandas来处理数据。在修改某一列（比如去掉空格和删除字符）时，我遇到了一个叫做SettingWithCopyWarning的警告，代码是这样的：

dframe['title'] = dframe['title'].str.strip()
dframe['title'] = dframe['title'].str.upper().replace([";", ":"], "", regex=True)

之前我导入了一个Excel文件，并使用df.iloc[]来选择我想要处理的列，还给这些列重新命名。我已经尝试把这个df.iloc[]赋值给一个新变量，但警告还是一直出现。因为我刚开始学习pandas，所以我不想马上就忽略这个警告，因为我觉得应该有更好的解决办法。

这个警告是：

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  dframe['title'] = dframe['title'].str.upper().replace([";", ":"], "", regex=True)
c:/file.py:45: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

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Answer 1

我觉得如果你在两边都使用 .loc 的话，应该可以消除这个警告。

dframe.loc[:, 'title'] = dframe.loc[:, 'title'].str.strip()

如果这样有效，请告诉我，因为这个警告让我烦恼了很多次，肯定也让很多其他人困扰过 :)

Answer 2

试着用 apply 这个方法，而不是直接对数据的切片进行变换。

这样你的代码就变成了：

dframe['title'] = dframe['title'].apply(lambda x: str(x).strip())
dframe['title'] = dframe['title'].apply(lambda x: str(x).upper().replace(":", "").replace(";", ""))