修改DataFrame部分值及执行代码时触发SettingWithCopyWarning问题咨询

这个警告其实是Pandas在给你提个醒：你当前修改的可能是某个原DataFrame切片的副本，而不是目标数据本身，这可能导致你的修改没真正生效，或者后续出现莫名其妙的问题。

常见原因和解决办法： #

• 原因1：raw_data_cutoff是原DataFrame的切片视图
  比如你之前可能通过raw_data_cutoff = original_df[original_df['some_col'] > 10]这类方式得到切片，Pandas默认会创建视图而非独立副本，后续修改操作就会触发警告。
  解决办法：在创建rdc时明确生成独立副本，替换成：

  rdc = raw_data_cutoff.copy()
  # 若raw_data_cutoff是列表/数组，也可以这样确保独立副本
  rdc = pd.DataFrame(raw_data_cutoff).copy()
  

• 原因2：修改数据时用了链式赋值
  比如你写了rdc['col'][idx] = 0这种链式索引的代码，Pandas无法判断你要修改的是视图还是副本，进而触发警告。
  解决办法：用.loc或.iloc明确指定行和列，比如：

  rdc.loc[idx, 'col'] = 0
  

这样调整后，警告应该就会消失，还能确保你的修改真正作用在目标DataFrame上。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Inhyeok Bae BI