如何无警告筛选DataFrame修改列值并仅追加筛选子集？

问题背景 #

需要筛选DataFrame的指定子集，修改部分列值后将该子集追加回原DataFrame。原代码可实现功能但持续触发SettingWithCopyWarning，改用.loc后错误地全量追加了修改后的完整副本，而非仅目标筛选子集。

原代码（触发警告） #

end_previous_month = EndDate.replace(day=1) - timedelta(days=1)
end_previous_month = end_previous_month.strftime("%Y/%m/%d")

df1 = df[(df['Account.DisplayID'] == "1-1110") &
     (df['CompanyKey'] != 4) &
     (df['DateOccurred'] <= end_previous_month)]
df1['Account.Name'] = 'Opening Balance'
df1['Account.DisplayID'] = '10-0001'
df1['DisplayID'] = ""

df = pd.concat([df, df1])

错误尝试代码（全量追加） #

end_previous_month = EndDate.replace(day=1) - timedelta(days=1)
end_previous_month = end_previous_month.strftime("%Y/%m/%d")

df1 = df.copy()

m = (df['Account.DisplayID'] == "1-1110") &
    (df['CompanyKey'] != 4) &
    (df['DateOccurred'] <= end_previous_month)

df1.loc[m, ['Account.Name', 'Account.DisplayID', 'DisplayID']] = ['Opening Balance', '10-0001', ""]

df = pd.concat([df, df1])

正确解决方案 #

核心是先筛选目标子集并创建独立副本，再修改副本列值，最后仅追加该子集：

import pandas as pd
from datetime import timedelta

end_previous_month = EndDate.replace(day=1) - timedelta(days=1)
end_previous_month = end_previous_month.strftime("%Y/%m/%d")

# 筛选子集并创建独立副本，彻底切断与原DataFrame的视图关联
df1 = df[(df['Account.DisplayID'] == "1-1110") &
         (df['CompanyKey'] != 4) &
         (df['DateOccurred'] <= end_previous_month)].copy()

# 修改副本的列值，此时用.loc或直接赋值都不会触发警告
df1.loc[:, ['Account.Name', 'Account.DisplayID', 'DisplayID']] = ['Opening Balance', '10-0001', ""]

# 将修改后的子集追加到原DataFrame，建议加ignore_index=True避免索引冲突
df = pd.concat([df, df1], ignore_index=True)

关键说明 #

• 原代码警告原因：df[条件]返回的是原DataFrame的视图而非独立副本，直接修改视图会触发警告，存在修改原数据的风险。
• 错误尝试问题：复制了整个DataFrame，修改后全量追加，不符合仅追加筛选子集的需求。
• 正确逻辑：.copy()创建独立副本后，副本与原DataFrame完全独立，修改操作不会影响原数据，也不会触发警告，最终仅追加目标子集。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jered