基于其他列条件更新Pandas DataFrame列及复制警告疑问

咱们先唠唠这个SettingWithCopyWarning警告到底咋回事：

• 要是你这df是自己直接创建的（就像你示例里那样用pd.DataFrame(...)生成的），那这个警告基本是Pandas的“过度操心”，理论上忽略也没问题，但咱还是用更规范的写法把它消了，看着舒服也避免后续踩坑。
• 但如果你的df是从某个大DataFrame里切出来的（比如df = 原数据[['A','B']]），那这个警告就是在提醒你：你可能在改原数据的“视图”，不是独立的副本，后续操作说不定会出奇怪的问题。

给你俩靠谱的解决办法 #

办法1：用assign()方法加新列 #

这个方法会返回一个全新的DataFrame，从根儿上避免视图/副本的纠结，代码还挺优雅：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':['x','','x',''], 'B':['x','x','','']})
# 新增msg列，初始值设为空字符串
df = df.assign(msg='')

办法2：先明确做个副本（如果df是切片来的） #

要是你的df是从别的DataFrame切出来的，先给它整个副本，再加列就不会有警告了：

# 假设df是从原数据切片得到的，先搞个副本
df = big_df[['A','B']].copy()
# 现在加列就安心了
df['msg'] = ''

那啥时候能忽略警告？ #

只有当你拍胸脯确认当前的df是完全独立的副本（比如自己直接创建的，或者已经用.copy()处理过），这时候警告就是Pandas瞎操心，完全可以无视。但为了代码稳当，还是推荐用上面的规范写法，省得以后维护的时候自己都懵。

像你示例里的代码，因为df是直接创建的，其实不会有数据乱掉的问题，但警告看着闹心，换成assign()就清爽多啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Robert