Pandas使用loc时出现SettingWithCopyWarning警告

Question

关于使用.loc进行索引/切片的作业，我有一个一般性问题。

假设下面的DataFrame为df：

df:    
    A   B   C
0   a   b   
1   a   b   
2   b   a   
3   c   c   
4   c   a   

重现代码：

df = pd.DataFrame({'A':list('aabcc'), 'B':list('bbaca'), 'C':5*[None]})

我使用以下代码创建了df1:

df1=df.loc[df.A=='c']

df1:
    A   B   C
3   c   c   
4   c   a   

我会根据B中的一个值为C指定一个值，方法如下：

df1.loc[df1.B=='a','C']='d'

这个任务可以完成，但我收到了一个SettingWithCopy的警告。我是做错什么了还是这是预期功能？我以为使用.loc会避免链式赋值。我有什么遗漏吗？我正在使用Pandas 14.1

- MattB

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我不确定这是否是一个错误，但运行您的代码后，我发现df1被修改了，但df没有被修改，这不是您想要的结果。您已经将df1分配为对df的切片的引用，但现在执行loc分配只修改了df1，这让我感觉像是一个错误，但我不能确定这是否是有意为之。 - EdChum

在这种情况下，我的意图仅是修改 df1，只是好奇为什么这样做时会收到 SettingWithCopy 警告，但我认为您实际上已经回答了。在上述代码中，df1 是对 df 切片的引用。如果我使用 df1=pandas.DataFrame(df.loc[df.A=='c']) 创建 df1，则警告将消失。 - MattB

这里的重点是，您正在修改一个实际上是另一个框架片段的框架。通常需要复制才能避免此警告，因为有时您可以对复制品进行操作。 - Jeff

与其只是参考，你可以在代码中更加详细明确，使用 df1=df.loc[df.A=='c'].copy() 这样做会清楚地表达你的意图，并且不会引发警告。 - EdChum

Answer 1

@EdChum在评论中的回答解决了问题。即将

替换为

df1=df.loc[df.A=='c']

需要翻译的内容为：

with

df1=df.loc[df.A=='c'].copy()

这将清楚地表明你的意图，而不会引起警告

- Yuval Atzmon