pandas使用.loc赋值仍报SettingWithCopyWarning的解决方法

你当前写的新列赋值代码本身没有语法错误，.loc的写法完全符合规范。
这个警告和你赋值行的.loc写法无关：触发SettingWithCopyWarning的核心原因是你当前操作的df对象，是之前步骤中从其他DataFrame做切片筛选得到的，pandas无法判定它是指向原数据的视图（修改会同步改动原始数据源）还是独立的内存副本（修改不会影响原数据），因此在你对它执行写入操作时弹出提示。

• 如果你不需要保留和原始父DataFrame的关联，希望后续修改df完全不影响原始数据，只需要在最开始生成df的切片语句末尾加.copy()，明确把它声明为独立副本，从根源消除歧义：

# 会埋下警告隐患的切片写法
# df = origin_df[origin_df['country'] == 'China']

# 修改为带copy的明确写法
df = origin_df[origin_df['country'] == 'China'].copy()

# 之后再执行原赋值代码就不会触发警告
df.loc[:,'sales'] = df['Quantity']*df['UnitPrice']

• 如果你本来就希望修改操作同步更新到原始父DataFrame，就不要把切片结果单独赋值为df变量，所有行筛选、列赋值操作全部在原始DataFrame上用.loc一次性完成，拆分步骤很容易触发视图/副本判定歧义：

# 直接在原数据上完成筛选+赋值，不要先切出中间df
origin_df.loc[origin_df['country'] == 'China', 'sales'] = origin_df['Quantity'] * origin_df['UnitPrice']

• 如果你已经反复确认当前操作逻辑符合预期，不需要pandas做这个提示，可以在对应代码块临时关闭警告，不建议全局关闭避免遗漏真正的逻辑错误：

import pandas as pd

with pd.option_context('mode.chained_assignment', None):
    df.loc[:,'sales'] = df['Quantity']*df['UnitPrice']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Phoenix