Pandas SettingWithCopyWarning: 避免修改数据副本的警告

这些警告是由于对 DataFrame 的切片进行了更改操作而引起的。在这种情况下，警告建议使用.loc[row_indexer,col_indexer] = value 来替代对切片进行更改操作。

警告是为了提醒您可能会修改原始数据的副本，而不是原始数据本身。在这些警告中，您可以看到使用.fillna() 方法来填充缺失值，并使用.map() 方法将分类变量映射为数值变量。这些操作修改了原始数据的副本，而不是原始数据本身。

要避免这些警告，您可以使用.loc[row_indexer,col_indexer] = value 语法来修改切片，以确保修改是在原始数据上进行的。例如，您可以使用以下代码来避免警告：

data_inicial.loc[:, 'age'] = data_inicial['age'].fillna(data_inicial['age'].mean())
data_inicial.loc[:, 'fare'] = data_inicial['fare'].fillna(data_inicial['fare'].mean())
data_inicial.loc[:, 'sex'] = data_inicial['sex'].map({'female': 0, 'male': 1}).astype(int)
data_inicial.loc[:, 'embarked'] = data_inicial['embarked'].fillna('S')
data_inicial.loc[:, 'embarked'] = data_inicial['embarked'].map({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2}).astype(int)

使用.loc[row_indexer,col_indexer] = value 语法，您可以确保对原始数据进行修改，而不是对副本进行修改，从而避免警告。