使用 df['C'] 与 df.loc[:, 'C'] 在 Pandas 数据框中分配新列答案

【问题标题】：Using df['C'] vs. df.loc[:, 'C'] to assign new column in Pandas dataframe使用 df['C'] 与 df.loc[:, 'C'] 在 Pandas 数据框中分配新列
【发布时间】：2018-11-22 00:46:13
【问题描述】：

我有一个数据框：

df = pd.DataFrame({'A':np.random.randint(1,10, 10), 'B':np.random.randint(1,10, 10)})

def sumf(row):
    result = None
    if row['A']>= row['B']:
        result = row['A'] - row['B']
    else:
        result = row['B'] - row['A']
    return result

df.loc[:,'C'] = df.apply(sumf, axis = 1)
df['D'] = df.apply(sumf, axis = 1)
my_var = 'zero'
df['E'] = my_var

C 和 D 列在查看/复制方面有什么区别？用zero 填充列E 是否正确？我有一个具有相同数据和逻辑的类似数据框（仅在另一个 jupyter 笔记本中），但我收到警告：

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/ipykernel_launcher.py:19： SettingWithCopyWarning：试图在一个副本上设置一个值从 DataFrame 切片。尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = 取而代之的价值

当我尝试这些行时：

df['D'] = df.apply(sumf, axis = 1)
my_var = 'zero'
df['E'] = my_var

【问题讨论】：

我没有收到此错误。您正在运行的另一段代码是否会导致上游出现此错误？
抱歉，不知道如何将格式化的代码作为评论发布。所以我的生产代码是一样的（除了列名、计算类型和数据）。而且我也没有收到警告（当我运行上面的代码时）但是当我运行我的生产代码时我确实收到了这个警告。

标签： python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

SettingWithCopyWarning 是与链式分配的可能性相关的警告。从“返回视图与副本”的docs 中，它指出“链式分配警告/异常旨在通知用户可能无效的分配。可能存在误报；无意中报告了链式分配的情况。”

在运行您的代码（使用pandas==0.23.4 和Python 2.7.15）时，我无法重现此警告。可能您正在运行不同版本的pandas？ This post 似乎表明这是一个 pandas 版本问题。如果您升级 pandas 版本，则可能不会出现警告，并且分配新列的两种方式（df.loc[:,'C'] 或 df['C']）都有效。确保您的python、pandas 和numpy 版本已升级并且在不同环境中相同。

在您的情况下，警告肯定是误报情况，因为您在原始数据框中定义新列（不使用数据框的副本）。

而且，是的，如果您想用字符串 zero 填充列 E，这是一种合适的方法。

【讨论】：