python熊猫loc错误
问题描述：
我有一个数据框df与年龄，我正在努力将文件分为0和1年龄组。python熊猫loc错误
DF：
User_ID | Age
35435 22
45345 36
63456 18
63523 55
我尝试以下
df['Age_GroupA'] = 0
df['Age_GroupA'][(df['Age'] >= 1) & (df['Age'] <= 25)] = 1
，但得到这个错误
SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
为了避免它，我打算去的.loc
df['Age_GroupA'] = 0
df['Age_GroupA'] = df.loc[(df['Age'] >= 1) & (df['Age'] <= 25)] = 1
然而，这标志着所有年龄为1
这是我得到
User_ID | Age | Age_GroupA
35435 22 1
45345 36 1
63456 18 1
63523 55 1
，而这是我们的目标
User_ID | Age | Age_GroupA
35435 22 1
45345 36 0
63456 18 1
63523 55 0
谢谢
答
由于同伴压力（@DSM），我觉得有必要击穿你的错误：
df['Age_GroupA'][(df['Age'] >= 1) & (df['Age'] <= 25)] = 1
所以你尝试过什么未来：
df['Age_GroupA'] = df.loc[(df['Age'] >= 1) & (df['Age'] <= 25)] = 1
不正确的形式，当使用loc你想要：
df.loc[<boolean mask>, cols of interest] = some scalar or calculated value
这样的：
df.loc[(df['Age_MDB_S'] >= 1) & (df['Age_MDB_S'] <= 25), 'Age_GroupA'] = 1
你也可以这样做使用np.where：
df['Age_GroupA'] = np.where((df['Age_MDB_S'] >= 1) & (df['Age_MDB_S'] <= 25), 1, 0)
要在1号线做到这一点，有很多方法可以做到这
答
可以布尔蒙版转换int - True是1和False是0：
df['Age_GroupA'] = ((df['Age'] >= 1) & (df['Age'] <= 25)).astype(int)
print (df)
User ID Age Age_GroupA
0 35435 22 1
1 45345 36 0
2 63456 18 1
3 63523 55 0
答
这对我有效。耶兹列尔已经解释了它。
dataframe['Age_GroupA'] = ((dataframe['Age'] >= 1) & (dataframe['Age'] <= 25)).astype(int)
你想'df.loc [（DF [ 'Age_MDB_S']> = 1）＆（DF [ 'Age_MDB_S'] EdChum
这个工作很大@EdChum ;你能否将它作为答案发布，以便我可以接受它？谢谢 – jeangelj
@EdChum：来吧，这不是问题或旁边，所以它不应该是一个评论.. ;-) – DSM