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

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》

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。

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[:][~]。

这应该可以工作:

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

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)