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)

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》

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。

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)

这可能只适用于NumPy，这意味着你可能需要导入它，但我为示例NumPy使用的数据在计算中不是必需的，但你可以简单地通过使用下面这一行代码来停止这个设置和复制警告消息:

np.warnings.filterwarnings('ignore')