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')

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。

创建SettingWithCopyWarning是为了标记可能令人困惑的“链式”赋值，例如下面的赋值，它并不总是像预期的那样工作，特别是当第一个选择返回一个副本时。[背景讨论见GH5390和GH5597。]

df[df['A'] > 2]['B'] = new_val  # new_val not set in df

该警告提供了重写建议如下:

df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = new_val

然而，这并不符合你的用法，这相当于:

df = df[df['A'] > 2]
df['B'] = new_val

虽然很明显，您并不关心写入操作是否使其返回到原始帧(因为您正在覆盖对它的引用)，但不幸的是，此模式无法与第一个链式赋值示例区分开来。因此出现了(假阳性)警告。如果您想进一步阅读，在索引文档中讨论了假阳性的可能性。您可以使用以下赋值安全地禁用此新警告。

import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'

其他资源

pandas用户指南:索引和选择数据 Python数据科学手册:数据索引和选择 真正的Python: SettingWithCopyWarning在Pandas:视图vs副本 Dataquest: SettingwithCopyWarning:如何修复此警告在熊猫 走向数据科学:解释熊猫中copywarning的设置

为了消除任何疑问，我的解决方案是对切片进行深度复制，而不是常规复制。 这可能不适用，这取决于你的上下文(内存限制/片的大小，潜在的性能下降-特别是如果复制发生在一个循环中，就像它对我做的那样，等等…)

澄清一下，以下是我收到的警告:

/opt/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel/__main__.py:54:
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in the documentation:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

插图

我怀疑警告之所以被抛出，是因为我在切片的副本上放置了一列。虽然从技术上讲没有尝试在切片的副本中设置值，但这仍然是对切片副本的修改。

以下是我所采取的(简化的)步骤来确认怀疑，我希望它能帮助那些试图理解警告的人。

例1:删除原始数据上的一列会影响副本

我们已经知道了，但这是一个健康的提醒。这不是警告的内容。

>> data1 = {'A': [111, 112, 113], 'B':[121, 122, 123]}
>> df1 = pd.DataFrame(data1)
>> df1

    A    B
0    111    121
1    112    122
2    113    123


>> df2 = df1
>> df2

A    B
0    111    121
1    112    122
2    113    123

# Dropping a column on df1 affects df2
>> df1.drop('A', axis=1, inplace=True)
>> df2
    B
0    121
1    122
2    123

可以避免在df1上所做的更改影响df2。注意:你可以通过执行df.copy()来避免导入copy.deepcopy。

>> data1 = {'A': [111, 112, 113], 'B':[121, 122, 123]}
>> df1 = pd.DataFrame(data1)
>> df1

A    B
0    111    121
1    112    122
2    113    123

>> import copy
>> df2 = copy.deepcopy(df1)
>> df2
A    B
0    111    121
1    112    122
2    113    123

# Dropping a column on df1 does not affect df2
>> df1.drop('A', axis=1, inplace=True)
>> df2
    A    B
0    111    121
1    112    122
2    113    123

例2:删除副本上的一列可能会影响原始数据

这实际上说明了警告。

>> data1 = {'A': [111, 112, 113], 'B':[121, 122, 123]}
>> df1 = pd.DataFrame(data1)
>> df1

    A    B
0    111    121
1    112    122
2    113    123

>> df2 = df1
>> df2

    A    B
0    111    121
1    112    122
2    113    123

# Dropping a column on df2 can affect df1
# No slice involved here, but I believe the principle remains the same?
# Let me know if not
>> df2.drop('A', axis=1, inplace=True)
>> df1

B
0    121
1    122
2    123

可以避免在df2上所做的更改影响df1

>> data1 = {'A': [111, 112, 113], 'B':[121, 122, 123]}
>> df1 = pd.DataFrame(data1)
>> df1

    A    B
0    111    121
1    112    122
2    113    123

>> import copy
>> df2 = copy.deepcopy(df1)
>> df2

A    B
0    111    121
1    112    122
2    113    123

>> df2.drop('A', axis=1, inplace=True)
>> df1

A    B
0    111    121
1    112    122
2    113    123

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

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)。