为列赋值时矛盾的 pandas.DataFrame 行为答案

【问题标题】：Contradictory pandas.DataFrame behavior when assigning value to a column为列赋值时矛盾的 pandas.DataFrame 行为
【发布时间】：2020-04-27 15:20:44
【问题描述】：

我有以下数据框：

df3.head()

2005-02-23       NaN       NaN
2005-02-24  0.888447  2.260956
2005-03-24 -1.616620       NaN
2005-04-12       NaN       NaN
2005-04-28  0.233408 -2.340463

如果我运行以下几行：

df4 = df3.dropna(thresh=2).rename(columns={'a': 'x', 'b': 'y'})

df4['c'] = 1

代码在没有警告的情况下执行。但是，如果我改为运行以下行：

df4 = df3.dropna(thresh=2) #.rename(columns={'a': 'x', 'b': 'y'})

df4['c'] = 1

我收到警告消息：

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: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

这是怎么回事？

我可以按照它的建议通过使用loc 来消除警告：

df4 = df3.dropna(thresh=2) #.rename(columns={'a': 'x', 'b': 'y'})

df4.loc[:, 'c'] = 1

但是，这个解决方案很棘手，因为参考列 c 在使用 loc 时不存在。

熊猫版本：0.23.4

【问题讨论】：

对内部 pandas 的了解不足以解释，该警告只是想警告您 df4['c'] = 1 有时会设置在 df 的副本上，当您的 df 仍然有 #NA 时，这总是向我显示我认为，对于这种情况，我认为它仍然会成功地做你想做的事
我无法使用 pandas 0.25.3 版重现此问题，此处没有警告

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

警告有点解释它

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

当使用df[col] = value 进行分配时，pandas 会在后台进行复制，我认为这会导致内存问题，因此会出现警告。

但是，使用 loc 您指定要更改的行，因此不会复制，只是更新

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【讨论】：