使用df.filter获取DataFrame切片后修改触发SettingWithCopyWarning问题

你遇到的警告，核心原因是 df.filter(regex='_D') 返回的可能是原DataFrame的视图，而非完全独立的副本——哪怕你把它赋值给了新变量df_dddd，它底层还是和原df共享数据。当你对这个视图执行inplace=True的修改时，pandas会抛出警告，因为这种操作可能意外改动原数据，或者无法保证修改的是独立的数据集。

解决这个问题有两种简单方法：

• 方法一：显式生成副本
  在filter后加上.copy()，强制创建独立的DataFrame：

  df_dddd = df.filter(regex='_D').copy()
  df_dddd.drop([1], axis=0, inplace=True)
  

• 方法二：放弃inplace=True，用重新赋值替代（更推荐）
  避免inplace操作的歧义，直接生成新的DataFrame：

  df_dddd = df.filter(regex='_D')
  df_dddd = df_dddd.drop([1], axis=0)
  

显式拷贝能彻底切断和原数据的关联，而重新赋值的方式更符合pandas的设计逻辑，也能避免视图带来的不确定性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FluidMechanics Potential Flows