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。

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

这应该可以工作:

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

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()

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。

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。