ファイルを開いて読み取り、ファイルの 2 つの列に重複をドロップしてから、重複のないファイルをさらに使用して計算を実行したいと考えています。これを行うには、重複を削除した後、インデックス値も削除する pandas.drop_duplicates を使用しています。たとえば、1 行目を削除すると、file1 は file2 になります。
file1:
Var1 Var2 Var3 Var4
0 52 2 3 89
1 65 2 3 43
2 15 1 3 78
3 33 2 4 67
file2:
Var1 Var2 Var3 Var4
0 52 2 3 89
2 15 1 3 78
3 33 2 4 67
file2 をデータフレームとしてさらに使用するには、0、1、2、... に再インデックスする必要があります。
私が使用しているコードは次のとおりです。
file1 = pd.read_csv("filename.txt",sep='|', header=None, names=['Var1', 'Var2', 'Var3', 'Var4'])
file2 = file1.drop_duplicates(["Var2", "Var3"])
# create another variable as a new index: ni
file2['ni']= range(0, len(file2)) # this is the line that generates the warning
file2 = file2.set_index('ni')
コードは実行されて良好な結果が得られますが、インデックスを再作成すると次の警告が表示されます。
SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
file2['ni']= range(0, len(file2))
リンクを確認しましたが、コードを変更する方法がわかりません。これを修正する方法についてのアイデアはありますか?