Python 将值设置为数据帧：警告试图在数据帧的切片副本上设置值

为什么会这样？ 我将用熊猫制作4个数据帧：

>>> df = pd.DataFrame({"A": ["One","Two","Three"], "B": ["Two","Three","Four"], "C": ["Three","Four","Five"], "D": ["Four","Five","Six"]})
>>> df
       A      B      C     D
0    One    Two  Three  Four
1    Two  Three   Four  Five
2  Three   Four   Five   Six
>>> df["C"][1] = "One Hundred"

一切顺利；现在让我们先做两列，然后添加两列，一列带“”，另一列带NaN

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
>>> df
   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4
>>> df["C"] = ""
>>> df["D"] = pd.np.nan
>>> df
   A  B C   D
0  1  2   NaN
1  2  3   NaN
2  3  4   NaN
>>> df["C"][1] = "hello"

Warning (from warnings module):
  File "__main__", line 1
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

一个警告出现了！ 好的：（这就是问题：这个警告是为了什么？） 但让我们继续：

现在我这样做：

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4], "C": [3,4,5], "D": [4,5,6]})
>>> df
   A  B  C  D
0  1  2  3  4
1  2  3  4  5
2  3  4  5  6
>>> df["C"][1] = 100

并且没有出现任何警告。嗯

现在让我们再次触发警告：

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
>>> df["C"] = ""
>>> df["D"] = pd.np.nan
>>> df
   A  B C   D
0  1  2   NaN
1  2  3   NaN
2  3  4   NaN
>>> df["C"][1] = "hello"
>>> 

这次没有警告

我正在使用IDLE 3.5.2，Python版本：3.5.2

这是虫子吗？我不知道，因为我在学习

我是否应该用所有列编写一个新的单独数据帧，然后每次都将其与df的列相等

我应该做一个python列表吗

有没有一种方法可以在没有警告的情况下遍历和编辑原始数据帧

为什么不是每次都会出现这样的警告

谢谢您的时间。

正确的方法是：

df["column_name"][0] = "hello"

---

如果使用点列名称的方式，则显然是在选择切片。如果您使用这种（正确的）方法，可以说您是在“触摸单元格”。

您可以使用

loc

或

iloc

df
Out[1445]: 
     A  A_1    B
0  1.0  1.0    A
1  NaN  NaN    A
2  3.0  3.0  NaN
3  4.0  4.0    B
df.iloc[1,1]='Yourvalue1'
df
Out[1447]: 
     A         A_1    B
0  1.0           1    A
1  NaN  Yourvalue1    A
2  3.0           3  NaN
3  4.0           4    B
df.loc[1,'A']
Out[1448]: nan
df.loc[1,'A']='Yourvalue2'
df
Out[1450]: 
            A         A_1    B
0           1           1    A
1  Yourvalue2  Yourvalue1    A
2           3           3  NaN
3           4           4    B

---

我认为正确的方法是编写一个函数并与apply方法一起使用

df.apply(my_function, axis=1)

---

如图所示，熊猫可以超快速完成任务。

这不是正确的方法，因为警告消息中的文档提供了链接。@Phillv，

pandas

不会提升链式表达式。在这种情况下，文档更倾向于使用

df.loc

或

df.iloc

。这给了我完全相同的警告消息。