Pandas中顽固的“视图vs副本”警告问题排查求助

问题根源 #

你遇到的警告本质是raw_df本身可能是另一个DataFrame的视图（而非独立副本），哪怕你给右侧结果加了.copy()，左侧赋值的对象依然是视图，导致Pandas无法确定你是要修改原数据还是视图，从而抛出警告。

验证方法 #

先确认raw_df是否为视图：

print(raw_df._is_view)

如果输出True，说明它确实是视图。

解决步骤 #

方法1：先将raw_df转为独立副本

先把raw_df变成完全独立的DataFrame，再执行赋值操作：

# 先转副本
raw_df = raw_df.copy()
# 再赋值，右侧无需.loc[:,:]，直接用raw_df即可
raw_df.loc[:, 'full_size'] = raw_df.apply(full_size, axis="columns")

方法2：用assign生成新DataFrame

如果不想修改原raw_df，可以用assign方法直接返回带新列的新DataFrame，彻底规避视图问题：

raw_df = raw_df.assign(full_size=raw_df.apply(full_size, axis="columns"))

方法3：从根源避免视图生成

如果raw_df是通过切片其他DataFrame得到的（比如raw_df = big_df[big_df['status'] == 1]），生成时直接加.copy()：

raw_df = big_df.loc[big_df['status'] == 1, :].copy()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3556757