注意：自大熊猫0.24版本起，
is_copy已弃用该版本，并将在以后的版本中将其删除。当private属性
_is_copy存在时，下划线表示该属性不是公共API的一部分，因此不应依赖于此属性。因此，展望未来，沉默的唯一正确方法似乎
SettingWithCopyWarning是在全球范围内这样做：
pd.options.mode.chained_assignment = None
当
complete =train.dropna()执行时，
dropna可能会返回一个副本，因此出于谨慎考虑，Pandas设置
complete.is_copy为Truthy值：
In [220]: complete.is_copyOut[220]: <weakref at 0x7f7f0b295b38; to 'Dataframe' at 0x7f7eee6fe668>
这样一来，Pandas
complete['AgeGt15'] = complete['Age'] >15便会在执行时警告您，您可能正在修改不会对起作用的副本
train。对于初学者来说，这可能是一个有用的警告。就您而言，您似乎无意通过Modify进行
train间接修改
complete。因此，警告对您而言只是毫无意义的烦恼。
您可以通过以下方式使警告静音：
complete.is_copy = False # deprecated as of version 0.24
这是不是让实际的复制更快，而且咬
SettingWithCopyWarning在萌芽状态（点这里
_check_setitem_copy被称为）：
def _check_setitem_copy(self, stacklevel=4, t='setting', force=False): if force or self.is_copy: ...
如果您真的有信心知道自己在做什么，则可以
SettingWithCopyWarning使用
pd.options.mode.chained_assignment = None # None|'warn'|'raise'
使警告静音的另一种方法是制作新副本：
complete = complete.copy()
但是，如果Dataframe很大，您可能不希望这样做，因为复制可能会花费大量时间和内存，并且如果您知道已经是副本，那么复制是毫无意义的（出于
警告警告的目的 除外）
complete。
