即使在熊猫中使用.loc后也得到SettingWithCopyWarning警告

df_masked.loc[:, col] = df_masked.groupby([df_masked.index.month, df_masked.index.day])[col].\ 
      transform(lambda y: y.fillna(y.median()))

即使在使用.loc后，我也得到了foll。错误，我该如何解决它？即使在熊猫中使用.loc后也得到SettingWithCopyWarning警告

Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:476: 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 
    self.obj[item] = s

来源

2016-10-14 user308827

我无法重现此问题。你的Pandas版本是什么？您可能还想创建[mcve]。 – Evert

你可以得到这个UserWarning如果df_masked一些其他的数据帧的子数据帧。特别是，如果数据已被复制从原始数据框到df_masked然后，熊猫发出UserWarning警告您修改df_masked将不会影响原始DataFrame。

如果您不打算修改原始DataFrame，那么您可以自由地忽略UserWarning。

There are ways关闭每个语句的UserWarning。特别是，您可以使用df_masked.is_copy = False。

如果你遇到这个UserWarning很多，那么不要一个接一个地沉默UserWarnings，我认为最好在开发代码时留下它们。注意UserWarning意味着什么，如果修改这个孩子不影响父母问题不会影响你，那么就忽略它。当你的代码是为生产做好准备，或者如果你是足够的经验来不需要警告，完全用

pd.options.mode.chained_assignment = None

靠近你的代码的顶部其关闭。

举个简单的例子说明问题和（一）解决方案：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'swallow':['African','European'], 'cheese':['gouda', 'cheddar']}) 
df_masked = df.iloc[1:] 
df_masked.is_copy = False # comment-out this line to see the UserWarning 
df_masked.loc[:, 'swallow'] = 'forest'

为什么UserWarning之所以存在，是为了帮助警惕新用户的事实， chained-indexing如

df.iloc[1:].loc[:, 'swallow'] = 'forest'

不会影响df当第一个索引器的结果（例如， df.iloc[1:]）返回副本。

来源

2016-10-14 01:44:17 unutbu

谢谢@unutbu，你是对的，df_masked是副本。 – user308827

这解决了我的问题 – buzhidao

即使在熊猫中使用.loc后也得到SettingWithCopyWarning警告

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