如何更正此代码以不引发 SettingWithCopyWarning？

问：

我正在关注这个：https://www.kdnuggets.com/2021/01/cleaner-data-analysis-pandas-pipes.html

大约在一半的时候，作者创建了一个函数来删除异常值：

def to_category(df):
    cols = df.select_dtypes(include='object').columns
    for col in cols:
        ratio = len(df[col].value_counts()) / len(df)
        if ratio < 0.05:
            df[col] = df[col].astype('category')
    return df

这引起了 Python 的警告：

Warning (from warnings module):
  File "D:/I7_Education/pandas_pipe_function1/pipes3.py", line 51
    df[col] = df[col].astype('category')
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

我不确定我是否理解问题所在（尽管我正在努力解决它，并且在网上发布了一些帖子以试图理解）。我仍在尝试理解文档解释。

我知道我可以禁止来自 Python 的警告（如果您禁止警告，代码运行良好）。我想知道如何更改文章中的代码，以便它首先不会发出警告。

我尝试联系作者，但没有收到回复。

我想要的是没有必要压制。但是我不明白问题是什么，以至于无法弄清楚如何更改代码以首先不触发 SettingWithCopyWarning。

我没想到会发出警告。文档以及一些在线帖子说使用 loc 更改 df，但我不是在数据帧中更改值或元素，而是将列的 dtype 从对象更改为类别; 是如何做到这一点的，我认为遍历列来做到这一点应该没问题。一个朋友告诉我创建一个传递给函数的 df 副本，然后操作它，然后返回副本，我也不完全理解，但它并没有解决问题 - 它仍然会引发相同的警告。astype('catagory')

我传递给函数的数据帧是一个副本。本文只是在操作数据集（directmarketing.csv）;它将 CSV 读取到 Pandas DataFrame 中并直接对其进行操作。相反，我创建了两个数据帧：第一个是，第二个是，我只是在操作营销数据帧。这样，我就可以回过头来检查数据集数据帧，并确保事情已经按照预期的方式发生了变化，等等。dataset = pd.read_csv(".\directmarketing.csv")marketing = dataset.copy()

但是当我调用该函数时，我正在调用 - 我根本没有接触数据集数据帧。to_category(marketing)

stackoverflow 上有一个线程 - 使用 Python pandas 数据帧时返回副本与视图警告 - 谈到了这一点，但它说要制作副本以避免警告，所以我非常困惑。

有没有办法更正文章中的代码，使其不会触发此警告？

我正在使用 Python 3.10 和 Idle - 我没有使用 IDE。