如何使用.loc解决pandas的SettingWithCopyWarning警告？

这个警告的核心触发原因是你当前操作的df并非根DataFrame，而是之前从其他DataFrame中取切片生成的对象，pandas无法确认这个切片对象是原始数据的视图还是独立副本，也不确定你是要修改当前切片还是同步修改原始DataFrame，因此抛出提示避免你出现预期外的逻辑错误。numpy中不会触发同类提示，是因为numpy没有针对数组切片做视图/副本的修改风险自动校验机制。

根据你的实际使用需求选对应方案即可：

• 如果你仅需要操作当前这个切片df，不需要把修改同步到原始的大DataFrame：
  生成切片的时候主动调用copy()声明创建独立副本即可，比如你之前生成df的代码如果是df = raw_df[["Close", "Open"]]，修改为df = raw_df[["Close", "Open"]].copy()，之后你原来的赋值代码df["Target"] = (df["Close"] - df["Open"])/df["Open"]就可以正常运行不会触发警告。
• 如果你需要把新增的Target列同步到原始的大DataFrame：
  直接用loc操作原始DataFrame即可，代码如下：

  raw_df.loc[:, "Target"] = (raw_df["Close"] - raw_df["Open"]) / raw_df["Open"]
  

  如果你不想修改之前生成切片的逻辑，也可以直接修改当前的赋值语句为loc写法，也能避免警告：

  df.loc[:, "Target"] = (df["Close"] - df["Open"]) / df["Open"]
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex