如何处理 Pandas 中的 SettingWithCopyWarning

Posted 2023-03-11

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【中文标题】如何处理 Pandas 中的 SettingWithCopyWarning【英文标题】：How to deal with SettingWithCopyWarning in Pandas 【发布时间】：2014-01-04 17:01:16 【问题描述】：

背景

我刚刚将我的 Pandas 从 0.11 升级到 0.13.0rc1。现在，该应用程序弹出了许多新的警告。其中一个是这样的：

E:\FinReporter\FM_EXT.py:449: 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
  quote_df['TVol']   = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE

我想知道它到底是什么意思？我需要改变什么吗？

如果我坚持使用quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE，我应该如何暂停警告？

产生错误的函数

def _decode_stock_quote(list_of_150_stk_str):
    """decode the webpage and return dataframe"""

    from cStringIO import StringIO

    str_of_all = "".join(list_of_150_stk_str)

    quote_df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg')) #dtype='A': object, 'B': object, 'C': np.float64
    quote_df.rename(columns='A':'STK', 'B':'TOpen', 'C':'TPCLOSE', 'D':'TPrice', 'E':'THigh', 'F':'TLow', 'I':'TVol', 'J':'TAmt', 'e':'TDate', 'f':'TTime', inplace=True)
    quote_df = quote_df.ix[:,[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]]
    quote_df['TClose'] = quote_df['TPrice']
    quote_df['RT']     = 100 * (quote_df['TPrice']/quote_df['TPCLOSE'] - 1)
    quote_df['TVol']   = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE
    quote_df['TAmt']   = quote_df['TAmt']/TAMT_SCALE
    quote_df['STK_ID'] = quote_df['STK'].str.slice(13,19)
    quote_df['STK_Name'] = quote_df['STK'].str.slice(21,30)#.decode('gb2312')
    quote_df['TDate']  = quote_df.TDate.map(lambda x: x[0:4]+x[5:7]+x[8:10])
    
    return quote_df

`SettingWithCopyWarning` 是什么？

要知道如何处理这个警告，首先要了解它的含义以及为什么会出现它。

过滤 DataFrame 时，可以对帧进行切片/索引以返回 view 或 copy，具体取决于内部布局和各种实现细节。正如术语所暗示的，“视图”是对原始数据的视图，因此修改视图可能会修改原始对象。另一方面，“副本”是对原始数据的复制，修改副本对原始数据没有影响。

正如其他答案所述，创建 SettingWithCopyWarning 是为了标记“链式分配”操作。在上面的设置中考虑df。假设您想选择“B”列中的所有值，其中“A”列中的值大于 5。Pandas 允许您以不同的方式执行此操作，其中一些方式比其他方式更正确。例如，

df[df.A > 5]['B']
 
1    3
2    6
Name: B, dtype: int64

还有，

df.loc[df.A > 5, 'B']

1    3
2    6
Name: B, dtype: int64

这些返回相同的结果，因此如果您只读取这些值，则没有区别。那么，问题是什么？链式赋值的问题在于，通常很难预测返回的是视图还是副本，因此当您尝试将值重新赋值时，这很大程度上会成为一个问题。例如，考虑一下解释器如何执行这段代码：

df.loc[df.A > 5, 'B'] = 4
# becomes
df.__setitem__((df.A > 5, 'B'), 4)

通过单个__setitem__ 调用df。 OTOH，请考虑以下代码：

df[df.A > 5]['B'] = 4
# becomes
df.__getitem__(df.A > 5).__setitem__('B', 4)

现在，根据 __getitem__ 是返回视图还是副本，__setitem__ 操作可能不起作用。

一般来说，您应该使用loc 进行基于标签的分配，使用iloc 进行基于整数/位置的分配，因为规范保证它们始终在原始值上运行。此外，对于设置单个单元格，您应该使用at 和iat。

更多信息请见documentation。

注意使用loc 完成的所有布尔索引操作也可以使用iloc 完成。唯一的区别是 iloc 期望要么索引的整数/位置或布尔值的numpy数组，以及列的整数/位置索引。

例如，
df.loc[df.A > 5, 'B'] = 4
可以写成nas
df.iloc[(df.A > 5).values, 1] = 4
还有，
df.loc[1, 'A'] = 100
可以写成
df.iloc[1, 0] = 100
等等。

告诉我如何取消警告！

考虑对df 的“A”列进行简单操作。选择“A”并除以 2 会引发警告，但该操作会起作用。

df2 = df[['A']]
df2['A'] /= 2
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/IPython/__main__.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

df2
     A
0  2.5
1  4.5
2  3.5

有几种方法可以直接消除此警告：

（推荐）使用loc 对子集进行切片：

 df2 = df.loc[:, ['A']]
 df2['A'] /= 2     # Does not raise

更改pd.options.mode.chained_assignment 可以设置为None、"warn" 或"raise"。 "warn" 是默认值。 None 将完全抑制警告，"raise" 将抛出 SettingWithCopyError，阻止操作通过。

 pd.options.mode.chained_assignment = None
 df2['A'] /= 2

发deepcopy

 df2 = df[['A']].copy(deep=True)
 df2['A'] /= 2

@Peter Cotton 在 cmets 中提出了一种使用上下文管理器非侵入式更改模式（从this gist 修改）的好方法，仅在需要时设置模式，然后重置完成后恢复到原来的状态。

class ChainedAssignent:
    def __init__(self, chained=None):
        acceptable = [None, 'warn', 'raise']
        assert chained in acceptable, "chained must be in " + str(acceptable)
        self.swcw = chained

    def __enter__(self):
        self.saved_swcw = pd.options.mode.chained_assignment
        pd.options.mode.chained_assignment = self.swcw
        return self

    def __exit__(self, *args):
        pd.options.mode.chained_assignment = self.saved_swcw

用法如下：

# some code here
with ChainedAssignent():
    df2['A'] /= 2
# more code follows

或者，引发异常

with ChainedAssignent(chained='raise'):
    df2['A'] /= 2

SettingWithCopyError: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

“XY 问题”：我做错了什么？

很多时候，用户试图寻找抑制此异常的方法，但并未完全理解它最初出现的原因。这是XY problem 的一个很好的例子，用户试图解决一个问题“Y”，这实际上是一个根深蒂固的问题“X”的症状。将根据遇到此警告的常见问题提出问题，然后提出解决方案。

问题 1 我有一个数据框
df
       A  B  C  D  E
    0  5  0  3  3  7
    1  9  3  5  2  4
    2  7  6  8  8  1
我想将 col "A" > 5 中的值分配给 1000。我的预期输出是
      A  B  C  D  E
0     5  0  3  3  7
1  1000  3  5  2  4
2  1000  6  8  8  1

错误的做法：

df.A[df.A > 5] = 1000         # works, because df.A returns a view
df[df.A > 5]['A'] = 1000      # does not work
df.loc[df.A > 5]['A'] = 1000   # does not work

使用loc的正确方法：

df.loc[df.A > 5, 'A'] = 1000

问题 2¹ 我正在尝试将单元格 (1, 'D') 中的值设置为 12345。我的预期输出是
   A  B  C      D  E
0  5  0  3      3  7
1  9  3  5  12345  4
2  7  6  8      8  1
我尝试了不同的方法来访问这个单元格，例如 df['D'][1]。最好的方法是什么？

1。这个问题与警告没有特别的关系，但是最好了解如何正确执行此特定操作以避免可能出现警告的情况未来。

您可以使用以下任何一种方法来做到这一点。

df.loc[1, 'D'] = 12345
df.iloc[1, 3] = 12345
df.at[1, 'D'] = 12345
df.iat[1, 3] = 12345

问题 3 我正在尝试根据某些条件对值进行子集化。我有一个数据帧
   A  B  C  D  E
1  9  3  5  2  4
2  7  6  8  8  1
我想将“D”中的值分配给 123，使得“C”== 5。我试过了
df2.loc[df2.C == 5, 'D'] = 123
这看起来不错，但我仍然得到了 SettingWithCopyWarning！我该如何解决这个问题？

这实际上可能是因为管道中的代码较高。你是不是用更大的东西创建了df2，比如

df2 = df[df.A > 5]

？在这种情况下，布尔索引将返回一个视图，因此df2 将引用原始视图。您需要做的是将df2 分配给副本：

df2 = df[df.A > 5].copy()
# Or,
# df2 = df.loc[df.A > 5, :]

问题 4 我正在尝试从
中删除列“C”

   A  B  C  D  E
1  9  3  5  2  4
2  7  6  8  8  1
但是使用
df2.drop('C', axis=1, inplace=True)
抛出SettingWithCopyWarning。为什么会这样？

这是因为df2 必须是从其他切片操作创建的视图，例如

df2 = df[df.A > 5]

这里的解决方案是要么使用 df 的 copy()，要么像以前一样使用 loc。

【讨论】：

P.S.：如果您的情况不在第 3 节的问题列表中，请告诉我。我会修改我的帖子。我认为将问题 2 链接到解决 loc、iloc、at 和 iat 之间差异的问题会很有帮助。您可能比我更了解这样的问题，但如果有帮助，我很乐意寻求。 This question 解决同时使用 loc 和 iloc 的情况，iloc 用于行，loc 用于列 @cs95：您能否在尝试基于现有列的简单数学运算创建新列的情况下添加 XY 描述。如 df['new_col'] = df['old_col']/2。 'new_col' 尚不存在的地方。谢谢 @BryanP 除非我弄错了，应该或多或少地包含在“告诉我如何抑制警告！”部分。【参考方案2】：

为我工作：

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

【讨论】：

【参考方案3】：

只需在警告出现之前使用.copy() 方法创建数据帧的副本，即可删除所有警告。发生这种情况是因为我们不想更改原始的 quote_df。换句话说，我们不想玩我们为 quote_df 创建的 quote_df 对象的引用。

quote_df = quote_df.copy()

【讨论】：

【参考方案4】：

我在执行这部分代码时遇到了同样的警告：

    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]])

scaler 是一个 MinMaxScaler，numericals[0] 包含我的 3 个数字列的名称。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]])

所以，只需将 [:, ~] 更改为 [:][~]

【讨论】：

【参考方案5】：

为了消除任何疑问，我的解决方案是制作切片的深层副本，而不是常规副本。这可能不适用，具体取决于您的上下文（内存限制/切片的大小，性能下降的可能性 - 特别是如果复制发生在像我这样的循环中，等等......）

要清楚，这是我收到的警告：

/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

我怀疑由于我在切片副本上放置了列而引发了警告。虽然技术上并没有尝试在切片副本中设置值，但这仍然是对切片副本的修改。以下是我为确认怀疑而采取的（简化的）步骤，希望对我们这些试图理解警告的人有所帮助。

示例 1：在原件上删除一列会影响副本

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

可以避免对 df1 所做的更改影响 df2。注意：您可以通过使用 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

示例 2：在副本上删除一列可能会影响原件

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

可以避免对 df2 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

干杯！

【讨论】：

【参考方案6】：

这个话题真的让 Pandas 很困惑。幸运的是，它有一个相对简单的解决方案。

问题在于，数据过滤操作（例如 loc）是否返回 DataFrame 的副本或视图并不总是很清楚。因此，进一步使用此类过滤后的 DataFrame 可能会造成混淆。

简单的解决方案是（除非您需要处理非常大的数据集）：

每当您需要更新任何值时，请始终确保在分配之前明确复制 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)

【讨论】：

对于大型数据集，您可以制作浅（深=假）副本。抑制警告似乎还是太过分了。【参考方案7】：

创建SettingWithCopyWarning 是为了标记可能令人困惑的“链式”分配，例如以下，它并不总是按预期工作，特别是当第一个选择返回一个副本时。 [有关背景讨论，请参阅 GH5390 和 GH5597。]

df[df['A'] > 2]['B'] = new_val  # new_val not set in df

警告提供了如下重写的建议：

df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = new_val

但是，这不适合你的用法，相当于：

df = df[df['A'] > 2]
df['B'] = new_val

虽然很明显您并不关心将其写入原始帧（因为您正在覆盖对它的引用），但不幸的是，这种模式无法与第一个链式分配示例区分开来。因此（误报）警告。如果您想进一步阅读，docs on indexing 中解决了误报的可能性。您可以通过以下分配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 User Guide: Indexing and selecting data Python Data Science Handbook: Data Indexing and Selection Real Python: SettingWithCopyWarning in Pandas: Views vs Copies Dataquest: SettingwithCopyWarning: How to Fix This Warning in Pandas Towards Data Science: Explaining the SettingWithCopyWarning in pandas

【讨论】：

我正在使用数据帧的一个切片，在该切片中进行修改并收到此错误。我通过在原始数据帧上执行.copy() 创建了这个切片，它起作用了。 df = df[df['A'].notnull()]应该如何处理？【参考方案8】：

从我使用.query() 方法的预先存在的数据帧分配新数据帧时，.apply() 遇到了这个问题。例如：

prop_df = df.query('column == "value"')
prop_df['new_column'] = prop_df.apply(function, axis=1)

将返回此错误。在这种情况下似乎可以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)

但是，由于必须制作新副本，因此效率不高，尤其是在使用大型数据帧时。

如果您使用.apply() 方法生成新列及其值，解决错误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)

【讨论】：

【参考方案9】：

由于这个问题已经在现有答案中得到充分解释和讨论，我将使用pandas.option_context 为上下文管理器提供一个简洁的pandas 方法（链接到docs 和example） - 绝对没有必要创建一个包含所有 dunder 方法和其他花里胡哨的自定义类。

首先是上下文管理器代码本身：

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def SuppressPandasWarning():
    with pd.option_context("mode.chained_assignment", None):
        yield

再举个例子：

import pandas as pd
from string import ascii_letters

a = pd.DataFrame("A": list(ascii_letters[0:4]), "B": range(0,4))

mask = a["A"].isin(["c", "d"])
# Even shallow copy below is enough to not raise the warning, but why is a mystery to me.
b = a.loc[mask]  # .copy(deep=False)

# Raises the `SettingWithCopyWarning`
b["B"] = b["B"] * 2

# Does not!
with SuppressPandasWarning():
    b["B"] = b["B"] * 2

值得注意的是，这两种方法都不会修改a，这让我有点惊讶，即使是带有.copy(deep=False) 的浅层df 副本也会阻止引发此警告（据我所知，浅层副本应该至少也要修改a，但它没有。pandas 魔术。）。

【讨论】：

【参考方案10】：

这里我直接回答问题。如何处理？

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

等等，切片不是返回一个副本吗？毕竟，这就是警告信息想要表达的意思？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，但它们的某些方面有所不同，这使得 pandas 能够打印警告。让我们找出它是什么。

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

使用您选择的差异工具，您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       |

决定是否发出警告的方法是DataFrame._check_setitem_copy，它检查_is_copy。所以给你。创建一个copy，这样你的DataFrame就不是_is_copy。

警告建议使用.loc，但如果您在_is_copy 的框架上使用.loc，您仍然会收到相同的警告。误导？是的。恼人的？你打赌。有帮助吗？潜在地，当使用链式赋值时。但它无法正确检测链分配并乱打印警告。

【讨论】：

很好的侦探。 FWIW 我还发现 _is_copy 是 None 原始 df 和切片的弱引用。此外，切片上的_is_copy() 返回原始df 的所有行。但是_is_copy打印的reference和原df的id不一样。切片是否以某种方式复制？另外，我想知道浅拷贝是否会导致其他问题或更新版本的熊猫？【参考方案11】：

有些人可能想简单地取消警告：

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

【讨论】：

【参考方案12】：

后续初学者问题/备注

也许对于像我这样的其他初学者来说是一个澄清（我来自 R，它在引擎盖下的工作似乎有点不同）。以下看起来无害且功能强大的代码不断产生 SettingWithCopy 警告，我不知道为什么。我已经阅读并理解了“链式索引”的发布，但我的代码不包含任何内容：

def plot(pdb, df, title, **kw):
    df['target'] = (df['ogg'] + df['ugg']) / 2
    # ...

但后来，太晚了，我查看了调用 plot() 函数的位置：

    df = data[data['anz_emw'] > 0]
    pixbuf = plot(pdb, df, title)

所以“df”不是数据框，而是一个对象，它以某种方式记住它是通过索引数据框创建的（所以那是一个视图吗？）这将在 plot() 中生成线条

 df['target'] = ...

相当于

 data[data['anz_emw'] > 0]['target'] = ...

这是一个链式索引。我说对了吗？

不管怎样，

def plot(pdb, df, title, **kw):
    df.loc[:,'target'] = (df['ogg'] + df['ugg']) / 2

修复它。

【讨论】：

聚会有点晚了，但.loc 应该转到df = data[data['anz_emw'] > 0]，而不是plot() 函数。这个解释是唯一让我明白的（也许是因为我也来自 R）。谢谢！【参考方案13】：

Pandas 数据框复制警告

当你去做这样的事情时：

quote_df = quote_df.ix[:,[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]]

pandas.ix 在这种情况下返回一个新的独立数据框。

您决定在此数据框中更改的任何值都不会更改原始数据框。

这是 pandas 试图警告你的。

为什么`.ix` 是个坏主意

.ix 对象试图做的不止一件事，对于任何读过干净代码的人来说，这是一种强烈的气味。

鉴于此数据框：

df = pd.DataFrame("a": [1,2,3,4], "b": [1,1,2,2])

两种行为：

dfcopy = df.ix[:,["a"]]
dfcopy.a.ix[0] = 2

行为一：dfcopy 现在是一个独立的数据框。改了不会改df

df.ix[0, "a"] = 3

行为二：这会改变原始数据框。

改用`.loc`

pandas 开发人员认识到.ix 对象很臭[推测性地]，因此创建了两个新对象来帮助访问和分配数据。（另一个是.iloc）

.loc 更快，因为它不会尝试创建数据的副本。

.loc 旨在就地修改您现有的数据帧，这样可以提高内存效率。

.loc 是可预测的，它有一个行为。

解决方案

您在代码示例中所做的是加载一个包含很多列的大文件，然后将其修改为更小。

pd.read_csv 函数可以帮助您解决很多问题，还可以加快文件的加载速度。

所以不要这样做

quote_df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg')) #dtype='A': object, 'B': object, 'C': np.float64
quote_df.rename(columns='A':'STK', 'B':'TOpen', 'C':'TPCLOSE', 'D':'TPrice', 'E':'THigh', 'F':'TLow', 'I':'TVol', 'J':'TAmt', 'e':'TDate', 'f':'TTime', inplace=True)
quote_df = quote_df.ix[:,[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]]

这样做

columns = ['STK', 'TPrice', 'TPCLOSE', 'TOpen', 'THigh', 'TLow', 'TVol', 'TAmt', 'TDate', 'TTime']
df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', usecols=[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31])
df.columns = columns

这只会读取您感兴趣的列，并正确命名它们。不需要使用邪恶的.ix 对象来做神奇的事情。

【讨论】：

【参考方案14】：

一般来说，SettingWithCopyWarning 的目的是向用户（尤其是新用户）表明他们可能在操作副本而不是他们认为的原件。有误报（如果你知道自己在做什么，IOW 可能是 ok）。一种可能性是像@Garrett 建议的那样简单地关闭（默认情况下warn）警告。

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

您可以将is_copy 标志设置为False，这将有效地关闭检查，对该对象：

In [5]: dfa.is_copy = False

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

如果您明确复制，则不会发生进一步的警告：

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

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

上面显示的 OP 代码虽然是合法的，而且我可能也会这样做，但从技术上讲，这是此警告的一个案例，而不是误报。没有警告的另一种方法是通过reindex进行选择操作，例如

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

或者，

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

【讨论】：

我认为说存在误报是轻描淡写的。我认为我从来没有得到过这个警告帮助我，而且我让它阻塞我的输出的次数是疯狂的。这也是一种不好的编程习惯：如果你开始忽略输出中的警告，因为你知道它们是纯粹的垃圾，你可能会开始错过真正的问题。不得不一直关闭相同的警告也很烦人。【参考方案15】：

这应该可行：

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

【讨论】：

【参考方案16】：

我相信你可以避免这样的整个问题：

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documentation：将新列分配给 DataFrame，返回一个新对象（副本），其中包含除新列之外的所有原始列。

请参阅 Tom Augspurger 关于 pandas 中的方法链接的文章：https://tomaugspurger.github.io/method-chaining

【讨论】：

【参考方案17】：

对我来说，这个问题发生在以下 >simplified

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

这打印了old_row[field] = new_row[field]行的警告

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

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

即method 用于访问/查找Series。尽管两者都可以正常工作并且结果相同，但这样我就不必禁用警告（=为其他地方的其他链索引问题保留它们）。

我希望这可以帮助某人。

【讨论】：

【参考方案18】：

如果您已将切片分配给变量并希望使用该变量进行设置，如下所示：

df2 = df[df['A'] > 2]
df2['B'] = value

并且您不想使用 Jeffs 解决方案，因为您的条件计算 df2 太长或出于其他原因，那么您可以使用以下内容：

df.loc[df2.index.tolist(), 'B'] = value

df2.index.tolist() 返回 df2 中所有条目的索引，然后将用于设置原始数据框中的 B 列。

【讨论】：

这比 df["B"] = value 贵 9 倍你能更深入地解释一下@ClaudiuCreanga吗？

以上是关于如何处理 Pandas 中的 SettingWithCopyWarning的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

如何处理 Pandas 中的 SettingWithCopyWarning

如何处理以下文本文件进行文本分类？我希望每个段落都作为 pandas 数据框中的一行，但我无法做到 [关闭]

Pandas：关于如何处理丢失小数的建议

如何处理 Pandas 中的 SettingWithCopyWarning

背景

产生错误的函数

更多错误信息

如何在 Pandas 中处理`SettingWithCopyWarning`？

`SettingWithCopyWarning` 是什么？

告诉我如何取消警告！

“XY 问题”：我做错了什么？

插图

示例 1：在原件上删除一列会影响副本

示例 2：在副本上删除一列可能会影响原件

其他资源

Pandas 数据框复制警告

为什么`.ix` 是个坏主意

改用`.loc`

解决方案

如何处理 Pandas 中的 SettingWithCopyWarning

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产生错误的函数

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如何在 Pandas 中处理SettingWithCopyWarning？

SettingWithCopyWarning 是什么？

告诉我如何取消警告！

“XY 问题”：我做错了什么？

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示例 1：在原件上删除一列会影响副本

示例 2：在副本上删除一列可能会影响原件

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改用.loc

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`SettingWithCopyWarning` 是什么？

为什么`.ix` 是个坏主意

改用`.loc`