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)

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。

---

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。

---

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。

---

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。

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》

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')

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。

这里我直接回答这个问题。我们该如何应对呢?

在切片后创建.copy(deep=False)。看到pandas.DataFrame.copy。

等等，切片不是会返回副本吗?毕竟，这就是警告信息试图表达的意思?阅读长答案:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3]})

这给出了一个警告:

df0 = df[df.x>2]
df0['foo'] = 'bar'

这不是:

df1 = df[df.x>2].copy(deep=False)
df1['foo'] = 'bar'

df0和df1都是DataFrame对象，但它们的某些不同之处使pandas能够打印警告。让我们来看看它是什么。

import inspect
slice= df[df.x>2]
slice_copy = df[df.x>2].copy(deep=False)
inspect.getmembers(slice)
inspect.getmembers(slice_copy)

使用你选择的diff工具，你会发现除了几个地址之外，唯一的实质性区别是:

|          | slice   | slice_copy |
| _is_copy | weakref | None       |

决定是否警告的方法是DataFrame。_check_setitem_copy检查_is_copy。给你。做一个拷贝，这样你的DataFrame就不是_is_copy。

警告建议使用.loc，但如果您在_is_copy的帧上使用.loc，仍然会得到相同的警告。误导?是的。烦人吗?你的赌注。有用吗?可能，当使用链式赋值时。但是它不能正确地检测链赋值，并且不加区别地输出警告。