SettingWithCopyWarning, даже при использовании loc (?)

Я получаю ошибки SettingWithCopyWarning в тех случаях, когда я их не ожидал:

N.In <38>: # Column B does not exist yet
N.In <39>: df['B'] = df['A']/25
N.In <40>: df['B'] = df['A']/50

/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:389: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
  self.obj[item] = s

и

N.In <41>: df.loc[:,'B'] = df['A']/50

/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:389: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
  self.obj[item] = s

Почему это происходит в случае 1 и 2?

Ответ 1

В случае 1, df['A'] создает копию df. Как объясняется Pandas документацией, это может привести к неожиданным результатам при цепочке, поэтому возникает предупреждение. Случай 2 выглядит правильно, но возможны ложные срабатывания:

Предупреждение. Привязанные предупреждения/исключения назначаются для сообщите пользователю о возможном недопустимом назначении. Может быть ложь позитивы; ситуации, когда цепляемое присваивание непреднамеренно сообщается.

Чтобы отключить SettingWithCopyWarning для одного кадра данных, используйте

df.is_copy = False

Чтобы отключить прикованные предупреждения о назначении, используйте

options.mode.chained_assignment = None

Ответ 2

Другое решение, которое должно подавлять предупреждение:

df = df.copy()
df['B'] = df['A']/25
df['B'] = df['A']/50