首页df.sort_values(['roundTime'],ascending = [True],inplace = True) A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

df.sort_values(['roundTime'],ascending = [True],inplace = True) A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

时间: 2023-10-21 15:16:23 浏览: 138

这个问题通常出现在对DataFrame进行切片时，因为切片返回的是原始数据的视图而不是副本，所以对视图的修改会影响到原始数据。为了解决这个问题，可以使用`.copy()`方法来创建一个副本，然后对副本进行操作，例如： ``` df_slice = df.loc[:, ['roundTime']] df_slice.sort_values(['roundTime'], ascending=[True], inplace=True) ``` 或者使用`.sort_values()`方法的`copy`参数来创建副本： ``` df_slice = df.sort_values(['roundTime'], ascending=[True], inplace=False) ``` 这样就可以避免修改视图引起的警告。

df.sort_values(['roundTime'],ascending = [True],inplace = True)

这段代码是使用 Pandas 库对 DataFrame 进行排序，按照 "roundTime" 列的值进行升序排序（即从小到大），并将排序后的结果替换原来的 DataFrame。其中参数 ascending = [True] 表示升序排列。如果要按照降序排列（即从大到小），可以将参数改为 ascending = [False]。

for i in tqdm(range(1, length)): if data.iloc[i]['iuId'] == data.iloc[length-1]['iuId'] and data.iloc[i]['ouId'] == data.iloc[length-1]['ouId']: if data.iloc[length-1]['roundTime']-data.iloc[i]['roundTime'] < 26060*1000: break分析

这段代码是一个循环，循环变量i的取值范围是从1到length-1，其中length是一个变量，表示数据的长度。循环内部首先判断data中第i行的iuId和ouId是否与数据的最后一行相同，如果相同，继续判断最后一行的roundTime与第i行的roundTime之差是否小于2小时，如果小于2小时，就结束循环。这段代码的目的是用于根据iuId和ouId来查找数据中符合条件的最近的一行，并且两行之间的时间间隔小于2小时。

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