如何用.loc[row_indexer,col_indexer]解决Pandas DataFrame赋值警告？

核心修复写法 #

把你当前的赋值代码：

analytics_df['HDD_{}'.format(i)] = analytics_df['Min24 Hour'].apply(你的处理函数)

替换为：

analytics_df.loc[:, 'HDD_{}'.format(i)] = analytics_df['Min24 Hour'].apply(你的处理函数)

原理说明 #

• loc[:, 列名] 明确指定操作的是原DataFrame的所有行和目标列，消除了pandas对“视图/副本”的判断歧义，从根源上避免警告。
• 如果你的apply操作仅针对某部分行（比如满足特定条件的行），需要把行筛选逻辑也放到loc中，示例：

  # 仅给满足条件的行赋值新列
  mask = analytics_df['Min24 Hour'] > 100
  analytics_df.loc[mask, 'HDD_{}'.format(i)] = analytics_df.loc[mask, 'Min24 Hour'].apply(你的处理函数)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hey_arnold