Python 3.x Pandas.to_datetime（）试图在数据帧切片的副本上设置一个值

我没有在其他功能中收到此复制警告，也没有找到解决方法

这是我的密码：

div_df.loc[:,"Ann.Date"] = pd.to_datetime(div_df.loc[:,"Ann.Date"], format='%d %b %Y')

/volume1/homes/id/venv/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/indexing.py:1843: 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: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  self.obj[item_labels[indexer[info_axis]]] = value

除以下情况外，我在任何地方都没有找到解决方案：

div_df.loc[:,"Ann.Date"] = pd.to_datetime(div_df.loc[:,"Ann.Date"], format='%d %b %Y', errors='coerce')

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正如评论中的讨论所述，根本原因可能是您的数据帧

div_df

是从另一个数据帧的片段构建的。最常见的情况是，我们要么使用

.loc

或使用

现在，您已经使用了

.loc

，但仍然会遇到问题。因此，建议在创建数据帧时使用以下语法：

div_df = another_df[some_selection_mask].copy()

这里，您可能已经在基本df上指定了一些过滤条件，以便创建的最终df是该基本df的一个片段。或者，基本df已经是另一个df的切片。您可以使用

.copy（）

而不指定

deep=True

，因为它是默认值。有关详细信息，请参阅

参数deep决定您想要查看（deep=False）还是复制 （深=真）。默认情况下，deep为True，因此可以忽略它以获取副本

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我在评论中提到的SO页面，即提供了非常好的信息。我上面包含的网页对此主题有一个非常全面的信息和解决方案。

只需使用

df[“Date”]=pd.to_datetime（df[“Date”]，格式=“%d%b%Y”）

@Ynjxsjmh我尝试过它，它是相同的警告：1:SettingWithCopyWarning:试图在数据帧切片的副本上设置值。请尝试使用.loc[row_indexer，col_indexer]=value，而不要查看文档中的警告：div_df[“Ann.Date”]=pd.to_datetime（div_df[“Ann.Date”]，format='%d%b%Y'），使用.loc（）通常是一种解决CopyWarning设置问题的解决方案，如果它仍然得到警告，无法想象为什么删除.loc可以解决这个问题。在您的例子中，可能您的div_df本身就是来自其他数据帧的切片的副本。您可能需要尝试复制它，例如div_df=另一个[some_selection_mask].copy（）查看。最后一句：

这里的解决方案是复制df（），或者像以前一样使用loc。

Accepted@seabean再次感谢