如何在Pandas DataFrame中无警告设置单个单元格新值？

你的代码功能正常但触发警告，是因为链式索引（df1['x'][df1['x'] == 10]）可能让pandas无法判断你操作的是原DataFrame还是它的副本。下面是两种无警告的正确写法：

方法一：直接定位索引和列（最适合你的场景） #

既然你明确要修改**索引0、列'x'**的单元格，直接用.loc精确指定位置即可：

mydata = {'x' : [10, 50, 18, 32, 47, 20], 'y' : ['12', '11', 'N/A', '13', '15', 'N/A']}
df1 = pd.DataFrame(mydata)
df1.loc[0, 'x'] = 5

方法二：基于条件定位（适合不知道索引只知道值的情况） #

如果是通过值（比如所有等于10的'x'列单元格）来修改，用.loc把列和条件放在同一层索引里：

mydata = {'x' : [10, 50, 18, 32, 47, 20], 'y' : ['12', '11', 'N/A', '13', '15', 'N/A']}
df1 = pd.DataFrame(mydata)
df1.loc[df1['x'] == 10, 'x'] = 5

为什么原来的代码会警告？ #

链式索引（先取列df1['x']，再对列切片[df1['x'] == 10]）会让pandas无法确定返回的是原DataFrame的视图还是副本，这种模糊操作就会触发SettingWithCopyWarning。而.loc是pandas推荐的明确索引方式，能确保你直接操作原DataFrame，不会有歧义。

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