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。

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)。

当我使用.query()方法从一个预先存在的数据框架分配一个新的数据框架时，我已经得到了这个问题。apply()。例如:

prop_df = df.query('column == "value"')
prop_df['new_column'] = prop_df.apply(function, axis=1)

会返回这个错误。在这种情况下，解决错误的修复方法是将其更改为:

prop_df = df.copy(deep=True)
prop_df = prop_df.query('column == "value"')
prop_df['new_column'] = prop_df.apply(function, axis=1)

然而，这并不是有效的，特别是当使用大数据帧时，因为必须创建一个新的副本。

如果你正在使用.apply()方法来生成一个新的列及其值，解决这个错误并且更有效的修复方法是添加.reset_index(drop=True):

prop_df = df.query('column == "value"').reset_index(drop=True)
prop_df['new_column'] = prop_df.apply(function, axis=1)

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)。

创建SettingWithCopyWarning是为了标记可能令人困惑的“链式”赋值，例如下面的赋值，它并不总是像预期的那样工作，特别是当第一个选择返回一个副本时。[背景讨论见GH5390和GH5597。]

df[df['A'] > 2]['B'] = new_val  # new_val not set in df

该警告提供了重写建议如下:

df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = new_val

然而，这并不符合你的用法，这相当于:

df = df[df['A'] > 2]
df['B'] = new_val

虽然很明显，您并不关心写入操作是否使其返回到原始帧(因为您正在覆盖对它的引用)，但不幸的是，此模式无法与第一个链式赋值示例区分开来。因此出现了(假阳性)警告。如果您想进一步阅读，在索引文档中讨论了假阳性的可能性。您可以使用以下赋值安全地禁用此新警告。

import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'

其他资源

pandas用户指南:索引和选择数据 Python数据科学手册:数据索引和选择 真正的Python: SettingWithCopyWarning在Pandas:视图vs副本 Dataquest: SettingwithCopyWarning:如何修复此警告在熊猫 走向数据科学:解释熊猫中copywarning的设置