如何在Pandas中修复SettingWithCopyWarning

在 Pandas 中，有时可能会出现 SettingWithCopyWarning 警告，这是因为在 DataFrame 或 Series 中使用链式操作时，在进行赋值操作时可能会影响原始数据。此警告并不意味着程序发生了错误，但如果不加处理，可能会影响程序的正确性。下面是一些可能出现 SettingWithCopyWarning 警告的示例场景：

• 对数据进行过滤、切片、排序等操作并尝试在这些数据上进行赋值操作。
• 对 DataFrame 进行使用 loc 或 iloc 进行切片，再对切片进行赋值操作。
• 对 DataFrame 进行使用 loc 或 iloc 进行索引，再对索引的子集进行赋值操作。

然后，下面是一些可能的解决方案：

1. 使用.loc 或者.iloc方法进行操作

如果要操作原始数据，可以使用通过.loc或者.iloc选择的复制，这样会避免直接操作原始数据。第一步是可以通过设置链式操作返回的结果为新的 DataFrame 或 Series，代码实现如下：

df_copy = df[df['column_name'] == 'value'].copy()
df_copy['new_column_name'] = 'new_value'

这样就可以避免 SettingWithCopyWarning 警告，并且也不会影响原始数据。

1. 使用 .copy()方法创建一个副本

在对数据进行操作时，也可以使用 .copy() 方法复制一份原始数据，进行修改操作。操作如下：

df_copy = df.copy()
df_copy.loc[df_copy['column_name'] == 'value', 'new_column_name'] = 'new_value'

这样也能够避免 SettingWithCopyWarning 警告，并且也不会影响原始数据。

1. 截断、合并等操作后，再进行 .loc或者.iloc方法进行操作

当对数据进行完截断、合并操作等操作后，再使用 .loc或者.iloc方法进行操作。

1. 禁止警告

如果你确定你的操作是对原始数据进行的，警告可以被禁止。这大多数情况下是不推荐的做法，但在某些情况下，这是最适合的方案。

import pandas as pd

pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'

当警告的模式被设置为 None 时，警告将会被禁止。

综上所述，以上几种方法可以避免 SettingWithCopyWarning 警告，并且保证操作的数据正确性。