处理Kaggle泰坦尼克数据时，Pandas设置部分数据触发SettingWithCopyWarning求助

嘿，我太懂你遇到这个警告的烦躁了——明明跟着推荐用了loc方法，怎么还是跳出SettingWithCopyWarning？别慌，我来给你掰扯清楚原因和解决办法。

问题到底出在哪？ #

你写的y = train[["Survived"]]这行代码，并没有生成一个全新的独立DataFrame，它只是原train数据集的一个视图。简单说就是，y和train底层共享着同一份数据。当你用loc修改y的时候，Pandas会犯嘀咕：你到底是只想改这个临时视图，还是不小心想间接修改原train数据？为了防止你误操作污染原始数据集，它就抛出了这个警告提醒你。

一招解决：创建独立副本 #

核心思路就是让y成为完全独立的DataFrame，和原train彻底分家。只需要在创建y的时候加上.copy()方法就行：

import pandas as pd
train = pd.read_csv('data/train.csv')
# 加上.copy()生成独立副本，彻底和原数据解绑
y = train[["Survived"]].copy()
# 现在再用loc修改就不会有警告了
y.loc[y["Survived"] == 0, "Survived"] = -1

额外小技巧：直接修改原数据 #

如果你本来就想直接修改原train里的Survived字段，那也可以跳过创建y这一步，直接在原数据集上操作：

train.loc[train["Survived"] == 0, "Survived"] = -1

这样操作目标明确，Pandas自然不会再抛出警告。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sappy