Pandas的SettingWithCopyWarning是否不可避免？列拆分赋值遇警告如何用.loc处理？

嘿，这个警告我可太熟悉了，咱们先搞懂为啥会出现它，再一步步解决～

为啥会触发警告？ #

这个警告本质上是Pandas在提醒你：你现在修改的可能是某个原DataFrame的切片副本，而不是原数据本身。比如如果你的df是通过类似df = original_df[original_df['col'] > 10]这种切片操作得到的，Pandas就会拿不准你到底是想修改这个副本，还是想修改原DataFrame，所以抛出警告来避免你误操作。

用.loc正确实现你的需求 #

你只需要把直接赋值的写法改成用.loc指定行列的方式就行，这样Pandas就明确知道你要修改的是当前DataFrame的指定列：

df.loc[:, 'a'] = df['a'].str.split('\n', expand=False)

这里的:表示选中所有行，'a'指定目标列，完美替代原来的直接赋值，警告就会消失啦。

这个警告是不是不可避免？ #

当然不是！有几种方式可以彻底避免它：

• 用.loc规范操作：就像上面的写法，明确告诉Pandas你要修改的位置，从根源上消除警告的触发条件。
• 明确创建副本：如果你的df确实是从其他DataFrame切片来的，直接先做一步df = df.copy()，之后再修改列就不会有警告了——因为现在df是一个独立的DataFrame，不再是原数据的切片视图。
• （不推荐）关闭警告：如果你非常确定自己的操作不会有问题，也可以通过pd.options.mode.chained_assignment = None来关闭这个警告，但我不建议随便这么做，毕竟这个警告是帮你避免潜在bug的。

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