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。

由于这个问题已经在现有的答案中得到了充分的解释和讨论，因此我将提供一种简洁的使用pandas的上下文管理器方法。Option_context(链接到文档和示例)-绝对没有必要创建一个带有所有dunder方法和其他花哨功能的自定义类。

首先是上下文管理器代码本身:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def SuppressPandasWarning():
    with pd.option_context("mode.chained_assignment", None):
        yield

然后是一个例子:

import pandas as pd
from string import ascii_letters

a = pd.DataFrame({"A": list(ascii_letters[0:4]), "B": range(0,4)})

mask = a["A"].isin(["c", "d"])
# Even shallow copy below is enough to not raise the warning, but why is a mystery to me.
b = a.loc[mask]  # .copy(deep=False)

# Raises the `SettingWithCopyWarning`
b["B"] = b["B"] * 2

# Does not!
with SuppressPandasWarning():
    b["B"] = b["B"] * 2

值得注意的是，这两种方法都不修改a，这让我有点惊讶，即使是带有.copy(deep=False)的浅df复制也会防止引发这个警告(据我所知，浅复制至少也应该修改a，但它没有。熊猫魔法)。

这应该可以工作:

quote_df.loc[:,'TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE

有些人可能只是想压制这个警告:

class SupressSettingWithCopyWarning:
    def __enter__(self):
        pd.options.mode.chained_assignment = None

    def __exit__(self, *args):
        pd.options.mode.chained_assignment = 'warn'

with SupressSettingWithCopyWarning():
    #code that produces warning

对我来说，这个问题发生在下面一个简化的例子中。我也能够解决它(希望有一个正确的解决方案):

带有警告的旧代码:

def update_old_dataframe(old_dataframe, new_dataframe):
    for new_index, new_row in new_dataframe.iterrorws():
        old_dataframe.loc[new_index] = update_row(old_dataframe.loc[new_index], new_row)

def update_row(old_row, new_row):
    for field in [list_of_columns]:
        # line with warning because of chain indexing old_dataframe[new_index][field]
        old_row[field] = new_row[field]
    return old_row

输出old_row[field] = new_row[field]行的警告

因为update_row方法中的行实际上是Series类型，所以我将行替换为:

old_row.at[field] = new_row.at[field]

例如，用于访问/查找一个Series的方法。尽管两者都工作得很好，结果是相同的，这样我就不必禁用警告(=保留它们用于其他地方的其他链索引问题)。

这里我直接回答这个问题。我们该如何应对呢?

在切片后创建.copy(deep=False)。看到pandas.DataFrame.copy。

等等，切片不是会返回副本吗?毕竟，这就是警告信息试图表达的意思?阅读长答案:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3]})

这给出了一个警告:

df0 = df[df.x>2]
df0['foo'] = 'bar'

这不是:

df1 = df[df.x>2].copy(deep=False)
df1['foo'] = 'bar'

df0和df1都是DataFrame对象，但它们的某些不同之处使pandas能够打印警告。让我们来看看它是什么。

import inspect
slice= df[df.x>2]
slice_copy = df[df.x>2].copy(deep=False)
inspect.getmembers(slice)
inspect.getmembers(slice_copy)

使用你选择的diff工具，你会发现除了几个地址之外，唯一的实质性区别是:

|          | slice   | slice_copy |
| _is_copy | weakref | None       |

决定是否警告的方法是DataFrame。_check_setitem_copy检查_is_copy。给你。做一个拷贝，这样你的DataFrame就不是_is_copy。

警告建议使用.loc，但如果您在_is_copy的帧上使用.loc，仍然会得到相同的警告。误导?是的。烦人吗?你的赌注。有用吗?可能，当使用链式赋值时。但是它不能正确地检测链赋值，并且不加区别地输出警告。