Python 设置CopyWarning是否重要？

我按如下方式逐项向dataframe条目添加值：

refined_cme_quandl_list['typical_daily_volume']= np.nan
for index, row in refined_cme_quandl_list.iterrows():
    refined_cme_quandl_list['typical_daily_volume'][index] = typical_volume[row['Quandl_download_symbol']]

我仍然得到了我想要的，但我得到了以下警告：

SettingWithCopyWarning:正在尝试在副本上设置值 从数据帧切片

请参阅文档中的注意事项：

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这有关系吗？

是的，不建议直接使用布尔索引分配给切片。改用

df.loc

：

refined_cme_quandl_list.loc[index, 'typical_daily_volume'] = \
                              typical_volume[row['Quandl_download_symbol']]

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pandas的未来版本很可能会禁用这种行为（直接索引），因此您不希望将来的代码被破坏。

是的。您应该使用

.loc

分配到切片。您应该按照警告的建议“查看文档中的注意事项…”，并确定它在您的情况下是否重要。相关回答：完全正确。根据所使用的

numpy

或

python

（或其他

pandas

依赖项）的版本，行为甚至可能有所不同。因为文档中提到了使用CopyWarning抛出设置的代码：“除了简单的情况外，很难预测它将返回视图还是副本（这取决于数组的内存布局，pandas对此不作任何保证）”