即使在熊猫中使用 .loc 后也会收到 SettingWithCopyWarning 警告[重复]

Question

df_masked.loc[:, col] = df_masked.groupby([df_masked.index.month, df_masked.index.day])[col].\
            transform(lambda y: y.fillna(y.median()))

即使在使用 .loc 之后，我也明白了。错误，我该如何解决？

Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:476: 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

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  self.obj[item] = s

Answer 1

如果df_masked 是某个其他 DataFrame 的子 DataFrame，您可能会收到此 UserWarning。 特别是，如果数据已从原始 DataFrame 复制到 df_masked，那么 Pandas 会发出 UserWarning 以提醒您修改 df_masked 不会影响原始 DataFrame。

如果您不打算修改原始 DataFrame，那么您可以随意忽略 UserWarning。

There are ways 在每个语句的基础上关闭 UserWarning。特别是，您可以使用df_masked.is_copy = False。

如果您经常遇到此 UserWarning，那么与其将 UserWarnings 逐个静音，我认为最好在开发代码时保留它们。请注意 UserWarning 的含义，如果 modifying-the-child-does-not-affect-the-parent 问题不影响您，请忽略它。当您的代码准备好投入生产时，或者如果您有足够的经验不需要警告，请完全关闭它们

pd.options.mode.chained_assignment = None

靠近代码顶部。

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这里有一个简单的例子来说明问题和（a）解决方案：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'swallow':['African','European'], 'cheese':['gouda', 'cheddar']})
df_masked = df.iloc[1:]
df_masked.is_copy = False   # comment-out this line to see the UserWarning
df_masked.loc[:, 'swallow'] = 'forest'

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UserWarning 存在的原因是为了帮助提醒新用户注意以下事实： chained-indexing如

df.iloc[1:].loc[:, 'swallow'] = 'forest'

不会影响df第一个索引器的结果（例如df.iloc[1:]） 返回一个副本。