在以下情况下，我不断收到主题中的警告：第一步：
df.rename(columns={'one':'one_a'}, inplace=True)
第二步：
df.drop(['one', 'two', 'three'], axis=1, inplace=True)
我该怎么补救？
c0vxltue1#
最简单的解决方法（也可能是最好的编程实践）是不进行就地操作，例如：
df2 = df.rename(columns={'one':'one_a'})
h9a6wy2h2#
我有一个类似的问题，并修复我做了以下：
new_df = df.copy() new_df.rename(columns={'one':'one_a'}, inplace=True) new_df.drop(['one', 'two', 'three'], axis=1, inplace=True)
或者你可以
df.is_copy = False
您可能使用的是原始DF的副本（例如：在此之前，您正在操作您的DF），这就是您收到警告的原因。更多关于复制的信息：why should I make a copy of a data frame in pandas
x6h2sr283#
一种解决方法是删除 inplace=True，然后用途：
df = df.drop(['one', 'two', 'three'], axis=1)
oaxa6hgo4#
如果你正在使用Jupyter Notebook，你可以重新启动并运行。当我得到这个错误时，重新启动并运行，它可以用相同的代码正常工作。
movies.dropna(inplace=True)
4条答案
按热度按时间c0vxltue1#
最简单的解决方法（也可能是最好的编程实践）是不进行就地操作，例如：
h9a6wy2h2#
我有一个类似的问题，并修复我做了以下：
或者你可以
您可能使用的是原始DF的副本（例如：在此之前，您正在操作您的DF），这就是您收到警告的原因。更多关于复制的信息：
why should I make a copy of a data frame in pandas
x6h2sr283#
一种解决方法是删除 inplace=True，然后用途：
oaxa6hgo4#
如果你正在使用Jupyter Notebook，你可以重新启动并运行。当我得到这个错误时，重新启动并运行，它可以用相同的代码正常工作。