无法解释为何出现SettingWithCopyError（Python2.7，Pandas0.20.3）

嘿，我太懂这个SettingWithCopyError的坑了！我当初第一次遇到的时候也盯着代码半天没搞明白——明明逻辑没问题，为啥偏要报错警告？

先给你拆解下问题出在哪：
你用results = df.loc[df['Message'].str.contains(search_string)]得到的results，大概率是原DataFrame的**视图（view）**而不是独立的副本（copy）。Pandas的这个设计是为了节省内存，但当你后续直接对results做列赋值（比如results.loc[:,'Duration'] = ...）时，它就会犯嘀咕：你到底是想修改原df的数据，还是只想修改这个切片出来的临时数据？因为不确定你的意图，所以就抛出了这个警告。

两种快速解决方法 #

方法1：直接生成副本（最直观推荐） #

在获取results的时候，加上.copy()方法，把它变成完全独立的DataFrame，后续怎么修改都不会影响原df，也不会触发警告：

def filter_log(df, search_string):
    # 关键：加上.copy()生成独立副本
    results = df.loc[df['Message'].str.contains(search_string)].copy()
    results.loc[:,'Duration'] = results.index.to_series().diff()
    results.loc[:,'Duration'] = results['Duration'].apply(lambda x: x.total_seconds())
    results = results.dropna(subset=['Duration'])
    results['Day'] = results.index.floor('D')
    # 后续代码...
    return results

方法2：用链式assign操作（更简洁的写法） #

如果你喜欢更紧凑的代码风格，可以用assign方法链式生成新的DataFrame，全程都是创建新对象，不会涉及视图修改的问题：

def filter_log(df, search_string):
    results = (
        df.loc[df['Message'].str.contains(search_string)]
        .assign(Duration=lambda x: x.index.to_series().diff().apply(lambda y: y.total_seconds()))
        .dropna(subset=['Duration'])
        .assign(Day=lambda x: x.index.floor('D'))
    )
    # 后续代码...
    return results

简单来说，核心就是让Pandas明确知道你操作的是一个独立的副本，而不是原数据的视图，这样它就不会再给你抛这个烦人的警告啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者katamatsu