只需在警告出现之前使用.copy()方法创建数据帧的副本，以删除所有警告。

之所以会发生这种情况，是因为我们不想对原始的quote_df进行更改。换句话说，我们不想使用为quote_df创建的quote_df对象的引用。

quote_df = quote_df.copy()

熊猫数据帧拷贝警告

当你这样做的时候:

quote_df = quote_df.ix[:,[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]]

熊猫。在这种情况下，Ix返回一个新的、独立的数据框架。

任何你决定在这个数据框架中改变的值，都不会改变原始数据框架。

这就是熊猫想要警告你的。

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为什么。ix是个坏主意

.ix对象试图做不止一件事，对于任何读过干净代码的人来说，这是一种强烈的气味。

给定这个数据框架:

df = pd.DataFrame({"a": [1,2,3,4], "b": [1,1,2,2]})

两个行为:

dfcopy = df.ix[:,["a"]]
dfcopy.a.ix[0] = 2

行为一:dfcopy现在是一个独立的数据框架。改变它不会改变df

df.ix[0, "a"] = 3

行为二:这将改变原始的数据框架。

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请改用.loc

pandas开发人员意识到.ix对象很臭(推测性的)，因此创建了两个新对象来帮助添加和分配数据。(另一个是。iloc)

.loc更快，因为它不尝试创建数据的副本。

.loc的目的是修改现有的数据帧，这是更有效的内存。

.loc是可预测的，它有一个行为。

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解决方案

您在代码示例中所做的是加载一个包含许多列的大文件，然后将其修改为较小的文件。

pd。Read_csv函数可以帮助您解决这些问题，并使文件的加载速度更快。

所以不这样做

quote_df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg')) #dtype={'A': object, 'B': object, 'C': np.float64}
quote_df.rename(columns={'A':'STK', 'B':'TOpen', 'C':'TPCLOSE', 'D':'TPrice', 'E':'THigh', 'F':'TLow', 'I':'TVol', 'J':'TAmt', 'e':'TDate', 'f':'TTime'}, inplace=True)
quote_df = quote_df.ix[:,[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]]

这样做

columns = ['STK', 'TPrice', 'TPCLOSE', 'TOpen', 'THigh', 'TLow', 'TVol', 'TAmt', 'TDate', 'TTime']
df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', usecols=[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31])
df.columns = columns

这将只读取您感兴趣的列，并正确地命名它们。不需要使用邪恶的.ix对象来做神奇的事情。

我相信你可以这样避免整个问题:

return (
    pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg')) #dtype={'A': object, 'B': object, 'C': np.float64}
    .rename(columns={'A':'STK', 'B':'TOpen', 'C':'TPCLOSE', 'D':'TPrice', 'E':'THigh', 'F':'TLow', 'I':'TVol', 'J':'TAmt', 'e':'TDate', 'f':'TTime'}, inplace=True)
    .ix[:,[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]]
    .assign(
        TClose=lambda df: df['TPrice'],
        RT=lambda df: 100 * (df['TPrice']/quote_df['TPCLOSE'] - 1),
        TVol=lambda df: df['TVol']/TVOL_SCALE,
        TAmt=lambda df: df['TAmt']/TAMT_SCALE,
        STK_ID=lambda df: df['STK'].str.slice(13,19),
        STK_Name=lambda df: df['STK'].str.slice(21,30)#.decode('gb2312'),
        TDate=lambda df: df.TDate.map(lambda x: x[0:4]+x[5:7]+x[8:10]),
    )
)

使用分配。来自文档:为DataFrame分配新列，返回一个新对象(副本)，其中包含所有原始列和新列。

参见Tom Augspurger关于熊猫方法链接的文章:《现代熊猫(第二部分):方法链接》

如果你已经将切片分配给一个变量，并希望像下面这样使用变量进行设置:

df2 = df[df['A'] > 2]
df2['B'] = value

如果你不想使用Jeff的解，因为你计算df2的条件太长或其他原因，那么你可以使用以下方法:

df.loc[df2.index.tolist(), 'B'] = value

df2.index.tolist()返回df2中所有条目的索引，这些索引将用于设置原始数据框架中的列B。

在我的情况下，我会基于索引创建一个新列，但我得到了与您相同的警告:

df_temp["Quarter"] = df_temp.index.quarter

我使用insert()而不是直接赋值，它为我工作:

df_temp.insert(loc=0, column='Quarter', value=df_temp.index.quarter)

后续初学者问题/备注

也许这是对像我这样的初学者的澄清(我来自R，它的工作原理似乎有点不同)。以下看起来无害的功能代码不断产生SettingWithCopy警告，我不知道为什么。我已经阅读并理解了“链式索引”，但我的代码不包含任何:

def plot(pdb, df, title, **kw):
    df['target'] = (df['ogg'] + df['ugg']) / 2
    # ...

但是后来，太迟了，我查看了plot()函数被调用的地方:

    df = data[data['anz_emw'] > 0]
    pixbuf = plot(pdb, df, title)

所以"df"不是一个数据帧，而是一个对象，它以某种方式记住它是通过索引一个数据帧创建的(这是一个视图吗?)这将使plot()中的行，

 df['target'] = ...

相当于

 data[data['anz_emw'] > 0]['target'] = ...

这是链式索引。

不管怎么说,

def plot(pdb, df, title, **kw):
    df.loc[:,'target'] = (df['ogg'] + df['ugg']) / 2

固定它。