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)

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》

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

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

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)