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我一直在閱讀這個link關於「返回視圖與副本」。我真的不明白Pandas中的概念如何工作，.ix()，.iloc()或.loc()的使用如何影響它。我得到的SettingWithCopyWarning警告，代碼如下行，其中data是熊貓據幀和amount是列（系列）的名稱在數據幀： data['amount'] = data['amount'].astype(float) data["amo

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Python：Pandas Dataframe如何將整列與標量相乘

如何將數據幀的給定列的每個元素與標量相乘？（我試圖尋找對SO，但似乎無法找到合適的解決方案）做這樣的事情： df['quantity'] *= -1 # trying to multiply each row's quantity column with -1 給我一個警告： A value is trying to be set on a copy of a slice from a D

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大熊貓：提取從數據框中選擇特定的列到新的數據幀

我有4列的熊貓數據框，我想創建一個新的數據框是隻有有三列。這個問題類似於：Extracting specific columns from a data frame，但對於熊貓而言不是R.以下代碼不起作用，會引發錯誤，而且當然不是實現它的pandasnic方法。 import pandas as pd old = pd.DataFrame({'A' : [4,5], 'B' : [10,20],

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熊貓：Subindexing dataframes：複製VS觀點

說我有一個數據幀 import pandas as pd import numpy as np foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5))) ，我創建從我的數據的一個子集，另一個數據框： bar = foo.iloc[3:5,1:4] 確實bar持有這些元素的副本從foo？有什麼辦法可以創建一個view的數據呢？如果是這樣，如果我嘗試修改這個

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從現有創建新的數據幀 - SettingWithCopyWarning

我有一個csv文件，我作爲一個數據幀導入。這個數據幀經過多個過濾步驟。數據也根據條件在列之間移動。 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('my_csv_file.csv', names=headers) df2 = df.drop_duplicates(['Column_X']) series1 = df2.lo

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Pandas SettingWithCopyWarning

Python 3.4和Pandas 0.15.0 df是一個數據幀，col1是一列。使用下面的代碼，我正在檢查值10的存在並用1000替換這些值。 df.col1[df.col1 == 10] = 1000 這是另一個示例。這一次，我正在根據索引改變col2中的值。 df.col2[df.index == 151] = 500 這兩種產生低於警告： -c:1: SettingWithCop

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Pandas使用什麼規則來生成視圖和副本？

熊貓在決定從數據框中選擇原始數據框或原始數據視圖的副本時，會使用Panda規則。如果我有，例如， df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,8), columns=list('ABCDEFGH'), index=range(1,9)) 我明白，一個query返回一個副本，以便像 foo = df.query('2 < index <= 5') foo.loc[