Понимание `SettingWithCopyWarning`

Question

У меня есть код, как показано ниже. Я получаю кучу SettingWithCopyWarning сообщений. Но если я проверю 3 кадра данных после последнего оператора, только df_numeric['class'] имеет значение 99. В двух других кадрах данных значение class остается неизменным. Зачем? я думал, что из-за SettingWithCopyWarning, после последнего утверждения class значения во всех данных будут меняться

объясните пожалуйста, что происходит

import pandas as pd
import numpy as np
data = [['Alex',10,5,0],['Bob',12,4,1],['Clarke',13,6,0],['brke',15,1,0]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age','weight','class'],dtype=float) 

df_numeric=df.select_dtypes(include='number')#, exclude=None)[source]
df_non_numeric=df.select_dtypes(exclude='number')

df_non_numeric['class']=df_numeric['class'].copy()

df_numeric['class']=99

Answer 1

Быстрый ответ здесь.Это самое распространенное предупреждение в pandas.

Так же, как Понимание SettingwithCopyWarning в пандах сказал, pandas сообщает вам, что ваша операция может работать не так, как ожидалось, и что вы должны проверить результат, чтобы убедиться, что вы не сделалиошибка.

---

Причина SettingwithCopyWarning

SettingwithCopyWarning обычно возникает, когда вы пытаетесь присвоить новые значения подмножеству df2 исходного фрейма данныхdf1

Но оригинал фрейм данных df1 вообще не изменился!

[Изображение заимствованоот Понимание SettingwithCopyWarning в пандах ]

Как прибить это?

1. Я рекомендую вам пройти этот пост Понимание SettingwithCopyWarning в пандах с подробным объяснением и примером кода
2. Как и сказал @ anky_91, вы можете просматривать сообщения в своем списке комментариев

---

Надеюсь, вы пройдете через весь беспорядок!