返回视图与副本。尝试在 DataFrame 的切片副本上设置一个值。尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value ins

我从雅虎财经 (yfinance) 下载了有关股票交易价格和交易量的数据。然后我创建了 Closes 数据框，其中包含收盘价和成交量的数据（我删除了不必要的信息）。然后我想将列添加到 Closes 数据框中，并计算年、季度、月和周的平均交易量。但在执行代码时，会出现警告“正在尝试在 DataFrame 切片的副本上设置值。请尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 代替”。我读了这篇文章“https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy”，但我不明白我应该做什么我的情况。我希望消除警告，并在添加的列中正确处理计算。 如何解决此警告（不是忽略它，而是修复它）？

import yfinance as yf
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", message="The 'unit' keyword in TimedeltaIndex construction is deprecated and will be removed in a future version. Use pd.to_timedelta instead.", category=FutureWarning, module="yfinance.utils")
warnings.filterwarnings("ignore", category=pd.errors.PerformanceWarning)
#warnings.filterwarnings("ignore", message="DataFrame is highly fragmented.  This is usually the result of calling `frame.insert` many times, which has poor performance.  Consider joining all columns at once using pd.concat(axis=1) instead. To get a de-fragmented frame, use `newframe = frame.copy()`", category=pd.errors.PerformanceWarning)

TickersList=['A', 'AAL', 'AAPL', 'ABBV', 'ABNB', 'ABT', 'ACGL', 'ACN', 'ADBE', 'ADI', 'ADM']
Stocks=yf.download(TickersList[0::1], period="1y", interval="1d", group_by='ticker')
Stocks.sort_index(level=0,axis=1,inplace=True)
Closes=Stocks.loc[:, (slice(None), ['Close', 'Volume'])]
for i in Closes.columns.get_level_values(0): 
    Closes.loc[:,(i,'Meam1Y')]=Closes.loc[:,(i,'Volume')].rolling (250).mean() 
    Closes.loc[:,(i,'Meam1Q')]=Closes.loc[:,(i,'Volume')].rolling (62).mean() 
    Closes.loc[:,(i,'Meam1M')]=Closes.loc[:,(i,'Volume')].rolling (20).mean() 
    Closes.loc[:,(i,'Meam1W')]=Closes.loc[:,(i,'Volume')].rolling (5).mean() 
Closes

警告全文：

请参阅文档中的警告： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/ stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy Closes.loc[:,(i,'Meam1Y')]=Closes.loc[:,(i,'Volume') ].滚动(250).mean() C：\ Users \ iiiva \ AppData \ Local \ Temp \ ipykernel_27188 \ 26776804.py：4：SettingWithCopyWarning： 尝试在 DataFrame 的切片副本上设置一个值。 尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 代替

这个警告之所以出现是因为你试图在一个可能是 DataFrame 视图的对象上进行修改。你遇到的问题在于，当你执行 Closes.loc[:, (i, 'Volume')] 时，你并不能保证这会返回 DataFrame 的视图还是副本。如果是副本，修改不会反映到原始 DataFrame 中。

以下是如何修改代码来避免此警告并确保将新列添加到 Closes DataFrame 中：

import yfinance as yf
import pandas as pd

# ... （你现有的代码来下载和准备数据）

for i in Closes.columns.get_level_values(0):
    # 使用 .loc 直接分配给新的列
    Closes.loc[:, (i, 'Meam1Y')] = Closes[(i, 'Volume')].rolling(250).mean()
    Closes.loc[:, (i, 'Meam1Q')] = Closes[(i, 'Volume')].rolling(62).mean()
    Closes.loc[:, (i, 'Meam1M')] = Closes[(i, 'Volume')].rolling(20).mean()
    Closes.loc[:, (i, 'Meam1W')] = Closes[(i, 'Volume')].rolling(5).mean()

Closes

解释：

1. 直接赋值： 我们使用 Closes.loc[:, (i, 'NewColumnName')] = ... 来直接在 Closes DataFrame 上创建和分配新的列。这确保了修改会反映到原始 DataFrame 上。

通过这个修改，你应该能够避免警告，并且计算出的移动平均线将正确存储在 Closes DataFrame 中。