pandas新增列触发SettingWithCopyWarning警告的修复方法

警告并非来自你写的创建月份列、分组聚合的两行代码本身，问题出在daytime_data的生成环节：它是你从其他原始DataFrame通过条件筛选、切片得到的结果，pandas无法自动判定它是原数据的视图（修改会同步改动原数据）还是独立副本（修改不影响原数据），因此在你给它新增列时弹出风险提示，避免出现“以为改了数据实际没生效”或者“误改原始数据”的隐蔽问题。
你当前代码的运行结果大概率是正确的，这个警告不是报错，只是提示存在不规范的歧义写法。

• 优先推荐方案（最稳妥）：在最初生成daytime_data的切片代码末尾显式加.copy()，明确声明这是独立副本，后续所有操作都不会再触发这类警告。
  比如你之前生成daytime_data的代码如果是类似的筛选逻辑：

  # 原切片逻辑示例：筛选白天时段的交通数据
  daytime_data = traffic_data[traffic_data['day_period'] == 'day']
  

  修改为：

  daytime_data = traffic_data[traffic_data['day_period'] == 'day'].copy()
  

  改完之后你原来写的新增月份列、分组统计的代码完全不需要调整，直接运行即可：

  daytime_data['month'] = daytime_data['date_time'].dt.month
  by_month = daytime_data.groupby('month').mean()
  print(by_month['traffic_volume'])
  

• 临时修复方案：按照警告提示，把新增列的赋值语句改成.loc显式索引写法：

  daytime_data.loc[:, 'month'] = daytime_data['date_time'].dt.month
  

  注意：如果daytime_data本身是未声明副本的切片，部分pandas版本下这个写法依然会弹出警告，优先用第一种方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Álvaro V.