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

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)。

这应该可以工作:

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

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

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》

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[:][~]。