C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\#dastd测试.py:59: 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 pingan.loc[:, 'DASTD'] = TS_wgdStd(pingan['ret_td'], 250, halflife=40)

你好！这个警告是由于在对DataFrame进行切片操作后，尝试对切片副本进行赋值操作导致的。

为了解决这个问题，你可以尝试使用`.loc[row_indexer, col_indexer] = value`来进行赋值操作，确保在原始的DataFrame上进行操作。具体的操作示例如下：

pingan.loc[:, 'DASTD'] = TS_wgdStd(pingan['ret_td'], 250, halflife=40)

这样，你将会在原始的DataFrame上创建一个名为'DASTD'的列，并将计算结果赋值给该列。

请注意，在使用`.loc`进行赋值操作时，`row_indexer`表示要赋值的行索引，而`col_indexer`表示要赋值的列索引。在这种情况下，我们使用`:`表示所有行，而`'DASTD'`表示要赋值的列。

希望这个解决方案对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

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C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\#dastd测试.py:68: 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

你好！关于你提到的警告信息，这是来自Pandas库的一个警告，通常是因为在对DataFrame进行切片操作时，尝试对切片后的副本进行赋值导致的。

为了解决这个问题，建议使用.loc[row_indexer, col_indexer] = value 的方式进行赋值。这样可以确保在原始的DataFrame上进行操作，而不是对副本进行操作。具体的操作示例如下：

df.loc[row_indexer, col_indexer] = value

注意，row_indexer和col_indexer是你想要赋值的行和列的索引器，value是你想要赋的值。

通过使用.loc方法，你可以避免这个警告并正确地对DataFrame进行赋值操作。希望这个解决方案对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:103: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy data[15]=count_code.loc[count_code.index==data[2],'number']

这个警告是由Pandas的`SettingWithCopyWarning`引发的，它发出警告是因为在对DataFrame进行切片操作后，直接对切片赋值可能会修改原始数据的副本，而不是修改原始数据本身。为了避免这个警告，可以使用`.loc`方法来进行赋值操作。

根据您提供的代码片段，您可以尝试使用以下方式来避免警告：

data.loc[15, 2] = count_code.loc[count_code.index == data.loc[15, 2], 'number'].values[0]

这里使用`.loc`方法来选择要赋值的行和列，并通过`.values[0]`获取要赋值的具体值。这样可以确保直接在原始DataFrame上进行赋值操作。

另外，还可以在代码的开头添加以下代码来忽略该警告：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=SettingWithCopyWarning)

这样会在运行时忽略该警告，但请注意忽略警告可能会隐藏其他潜在的问题，建议在修改代码时仔细检查和测试。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。