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)

对我来说，这个问题发生在下面一个简化的例子中。我也能够解决它(希望有一个正确的解决方案):

带有警告的旧代码:

def update_old_dataframe(old_dataframe, new_dataframe):
    for new_index, new_row in new_dataframe.iterrorws():
        old_dataframe.loc[new_index] = update_row(old_dataframe.loc[new_index], new_row)

def update_row(old_row, new_row):
    for field in [list_of_columns]:
        # line with warning because of chain indexing old_dataframe[new_index][field]
        old_row[field] = new_row[field]
    return old_row

输出old_row[field] = new_row[field]行的警告

因为update_row方法中的行实际上是Series类型，所以我将行替换为:

old_row.at[field] = new_row.at[field]

例如，用于访问/查找一个Series的方法。尽管两者都工作得很好，结果是相同的，这样我就不必禁用警告(=保留它们用于其他地方的其他链索引问题)。

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》

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

对我来说奏效了:

import pandas as pd
# ...
pd.set_option('mode.chained_assignment', None)

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)