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。

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

一般来说，SettingWithCopyWarning的目的是向用户(尤其是新用户)表明，他们可能正在对一个副本进行操作，而不是他们所认为的原始版本。有假阳性(低，如果你知道你在做什么，它可能是好的)。一种可能是像@Garrett建议的那样关闭警告(默认为warn)。

这是另一种选择:

In [1]: df = DataFrame(np.random.randn(5, 2), columns=list('AB'))

In [2]: dfa = df.ix[:, [1, 0]]

In [3]: dfa.is_copy
Out[3]: True

In [4]: dfa['A'] /= 2
/usr/local/bin/ipython:1: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
  #!/usr/local/bin/python

你可以将is_copy标志设置为False，这将有效地关闭该对象的检查:

In [5]: dfa.is_copy = False

In [6]: dfa['A'] /= 2

如果显式复制，则不会发生进一步的警告:

In [7]: dfa = df.ix[:, [1, 0]].copy()

In [8]: dfa['A'] /= 2

上面OP显示的代码虽然是合法的，而且可能也是我所做的，但从技术上讲，它是这个警告的一个案例，而不是误报。另一种没有警告的方法是通过重新索引来执行选择操作，例如:

quote_df = quote_df.reindex(columns=['STK', ...])

Or,

quote_df = quote_df.reindex(['STK', ...], axis=1)  # v.0.21

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。

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)。

当我执行这部分代码时，我也遇到了同样的警告:

def scaler(self, numericals):
    scaler = MinMaxScaler()
    self.data.loc[:, numericals[0]] = scaler.fit_transform(self.data.loc[:, numericals[0]])
    self.data.loc[:, numericals[1]] = scaler.fit_transform(self.data.loc[:, numericals[1]])

其中标量是一个MinMaxScaler和数字[0]包含三个我的数字列的名字。

当我将代码更改为:

def scaler(self, numericals):
    scaler = MinMaxScaler()
    self.data.loc[:][numericals[0]] = scaler.fit_transform(self.data.loc[:][numericals[0]])
    self.data.loc[:][numericals[1]] = scaler.fit_transform(self.data.loc[:][numericals[1]])

因此，只需将[:，~]改为[:][~]。