SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy super().__setitem__(key, value)

这个警告通常是由pandas DataFrame的链式索引引起的。链式索引是指使用多个索引操作来选择DataFrame中的子集。例如，以下代码使用链式索引：

df[df['column1'] > 0]['column2'] = new_value

这会生成DataFrame的副本并更改副本，而不是更改原始DataFrame。因此，pandas会发出一个警告，建议您使用.loc访问器：

df.loc[df['column1'] > 0, 'column2'] = new_value

这将直接更改原始DataFrame，而不是生成副本。

如果您仍然想要使用链式索引，可以通过调用.copy()方法来明确地复制DataFrame，以避免警告：

df[df['column1'] > 0]['column2'] = new_value
df = df.copy()

请注意，这样做会复制整个DataFrame，因此可能会对内存产生影响。因此，最好使用.loc访问器或其他避免链式索引的方法来修改DataFrame。