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

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)

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)。

对我来说奏效了:

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

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。

这可能只适用于NumPy，这意味着你可能需要导入它，但我为示例NumPy使用的数据在计算中不是必需的，但你可以简单地通过使用下面这一行代码来停止这个设置和复制警告消息:

np.warnings.filterwarnings('ignore')