一般来说，SettingWithCopyWarning的目的是向用户(尤其是新用户)表明，他们可能正在对一个副本进行操作，而不是他们所认为的原始版本。有假阳性(低，如果你知道你在做什么，它可能是好的)。一种可能是像@Garrett建议的那样关闭警告(默认为warn)。

这是另一种选择:

In [1]: df = DataFrame(np.random.randn(5, 2), columns=list('AB'))

In [2]: dfa = df.ix[:, [1, 0]]

In [3]: dfa.is_copy
Out[3]: True

In [4]: dfa['A'] /= 2
/usr/local/bin/ipython:1: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
  #!/usr/local/bin/python

你可以将is_copy标志设置为False，这将有效地关闭该对象的检查:

In [5]: dfa.is_copy = False

In [6]: dfa['A'] /= 2

如果显式复制，则不会发生进一步的警告:

In [7]: dfa = df.ix[:, [1, 0]].copy()

In [8]: dfa['A'] /= 2

上面OP显示的代码虽然是合法的，而且可能也是我所做的，但从技术上讲，它是这个警告的一个案例，而不是误报。另一种没有警告的方法是通过重新索引来执行选择操作，例如:

quote_df = quote_df.reindex(columns=['STK', ...])

Or,

quote_df = quote_df.reindex(['STK', ...], axis=1)  # v.0.21

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)

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[:][~]。

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)

这里我直接回答这个问题。我们该如何应对呢?

在切片后创建.copy(deep=False)。看到pandas.DataFrame.copy。

等等，切片不是会返回副本吗?毕竟，这就是警告信息试图表达的意思?阅读长答案:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3]})

这给出了一个警告:

df0 = df[df.x>2]
df0['foo'] = 'bar'

这不是:

df1 = df[df.x>2].copy(deep=False)
df1['foo'] = 'bar'

df0和df1都是DataFrame对象，但它们的某些不同之处使pandas能够打印警告。让我们来看看它是什么。

import inspect
slice= df[df.x>2]
slice_copy = df[df.x>2].copy(deep=False)
inspect.getmembers(slice)
inspect.getmembers(slice_copy)

使用你选择的diff工具，你会发现除了几个地址之外，唯一的实质性区别是:

|          | slice   | slice_copy |
| _is_copy | weakref | None       |

决定是否警告的方法是DataFrame。_check_setitem_copy检查_is_copy。给你。做一个拷贝，这样你的DataFrame就不是_is_copy。

警告建议使用.loc，但如果您在_is_copy的帧上使用.loc，仍然会得到相同的警告。误导?是的。烦人吗?你的赌注。有用吗?可能，当使用链式赋值时。但是它不能正确地检测链赋值，并且不加区别地输出警告。

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)。