SettingWithCopyWarning，即使使用 loc (?) [重复]答案

【问题标题】：SettingWithCopyWarning, even when using loc (?) [duplicate]SettingWithCopyWarning，即使使用 loc (?) [重复]
【发布时间】：2014-07-04 11:52:54
【问题描述】：

如果我没想到会出现SettingWithCopyWarning 错误：

N.In <38>: # Column B does not exist yet
N.In <39>: df['B'] = df['A']/25
N.In <40>: df['B'] = df['A']/50

/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:389: 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
  self.obj[item] = s

和

N.In <41>: df.loc[:,'B'] = df['A']/50

/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:389: 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
  self.obj[item] = s

为什么会发生在案例 1 和 2 中？

【问题讨论】：

您需要在此之前显示代码（尽可能多）
谢谢@Jeff 我用前几行更新了 OP
在此之前添加；你以前在原地做一个操作
我一直不明白为什么需要这么复杂，因此创建了一个更简单的数据表库，tabel github.com/BastiaanBergman/tabel。对于简单的用例，它也更快。

标签： python pandas

【解决方案1】：

应该抑制警告的另一种解决方案：

df = df.copy()
df['B'] = df['A']/25
df['B'] = df['A']/50

【讨论】：

这确实有效。不完全了解这现在是更快还是更消耗内存。我不知道 copy() 命令的影响。因为实际上副本再次重新分配给 df.. 看起来最后没有任何改变。

【解决方案2】：

在情况 1 中，df['A'] 会创建 df 的副本。正如Pandas documentation 所解释的，这可能会在链接时导致意外结果，因此会引发警告。案例 2 看起来是正确的，但也可能出现误报：

警告：链式赋值警告/异常旨在通知用户可能无效的分配。可能有假积极的；无意中链式分配的情况报告。

要为单个数据框关闭SettingWithCopyWarning，请使用

df.is_copy = False

要完全关闭链式分配警告，请使用

options.mode.chained_assignment = None

【讨论】：

使用下面的like来禁用警告：pd.set_option('chained_assignment',None)