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)

只需在警告出现之前使用.copy()方法创建数据帧的副本，以删除所有警告。

之所以会发生这种情况，是因为我们不想对原始的quote_df进行更改。换句话说，我们不想使用为quote_df创建的quote_df对象的引用。

quote_df = quote_df.copy()

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[:][~]。

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)

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