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)

这个话题真的让熊猫很困惑。幸运的是，它有一个相对简单的解决方案。

问题是数据过滤操作(例如loc)是否返回DataFrame的副本或视图并不总是明确的。因此，进一步使用这种过滤后的DataFrame可能会令人困惑。

简单的解决方案是(除非你需要处理非常大的数据集):

无论何时需要更新任何值，总是确保在赋值之前显式复制DataFrame。

df  # Some DataFrame
df = df.loc[:, 0:2]  # Some filtering (unsure whether a view or copy is returned)
df = df.copy()  # Ensuring a copy is made
df[df["Name"] == "John"] = "Johny"  # Assignment can be done now (no warning)

这应该可以工作:

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

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)。

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。

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。