Python 使用copy（）后设置WithCopyWarning

我有如下代码

import pandas as pd
import numpy as np
data = [['Alex',10,5,0],['Bob',12,4,1],['Clarke',13,6,0],['brke',15,1,0]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age','weight','class'],dtype=float) 

df_numeric=df.select_dtypes(include='number')#, exclude=None)[source]
df_non_numeric=df.select_dtypes(exclude='number')

df_non_numeric['class']=df_numeric['class'].copy()

它给了我以下的信息

__main__: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

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

我想拥有独立于

df\u numeric

的

df\u non\u numeric

根据其他帖子中给出的建议，我使用了

df_numeric['class'].copy（）

---

我怎样才能避免该消息？

我认为您需要

复制

，因为是按列类型筛选的切片操作，请检查：

如果稍后修改

df\u non\u numeric

中的值，您将发现修改不会传播回原始数据（

df

），并且不会发出警告

df_numeric=df.select_dtypes(include='number').copy()
df_non_numeric=df.select_dtypes(exclude='number').copy()