Python：尝试根据条件将值设置为True时的SettingWithCopyWarning
数据：
Date Stock Peak Trough Price
2002-01-01 33.78 False False 25
2002-01-02 34.19 False False 35
2002-01-03 35.44 False False 33
2002-01-04 36.75 False False 38
每当股票价格高于或等于从第4列开始的行中的最大值时，我使用以下代码行将每一行的“ Peak”设置为true：
df['Peak'] = np.where(df.iloc[:,4:].max(axis=1) >= df[stock], 'False', 'True')
但是，我正在尝试使其不影响前X行和后Y行。假设在此示例中X和Y均为10。我这样修改它：
df.iloc[10:-10]['Peak'] = np.where(df.iloc[10:-10,4:].max(axis=1) >= df.iloc[10:-10][stock], 'False', 'True')
这给我一个错误SettingWithCopyWarning，也不再起作用。有谁知道如何获得所需的结果，以使前X行和后Y行始终为False？
问题来源：stackoverflow
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我相信当使用
df.iloc []分配时，您需要get_loc来指定列索引：df.iloc[10:,df.columns.get_loc('year')] = (np.where(df.iloc[10:,4:].max(axis=1) >= df.iloc[10:,df.columns.get_loc('stock')],'False', 'True'))要尝试这里是一个测试用例：
np.random.seed(123) df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(5,4)),columns=list('ABCD')) print(df) A B C D 0 66 92 98 17 1 83 57 86 97 2 96 47 73 32 3 46 96 25 83 4 78 36 96 80尝试将索引2中的列D设置为
np.nan，我们会得到相同的错误：df.iloc[2:]['D']=np.nan试图在DataFrame的切片副本上设置一个值。尝试改用.loc [row_indexer，col_indexer] = value
请参阅文档中的警告：http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy“”“启动IPython内核的入口点。
尝试同样的操作，避免使用
get_loc（成功的 ）进行链接分配df.iloc[2:,df.columns.get_loc('D')] = np.nan print(df) A B C D 0 66 92 98 17.0 1 83 57 86 97.0 2 96 47 73 NaN 3 46 96 25 NaN 4 78 36 96 NaN回答来源：stackoverflow
2020-03-23 17:38:26赞同 展开评论 打赏
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