让df成为pandas.DataFrame个对象。设se为pandas.Series个对象。
df的列是se的索引。
我希望从df向se添加新行，并将索引设置为555。
我使用的命令是df.loc[555]=se。
它似乎有效吗？
我知道正在尝试在DataFrame的片段副本上设置一个值 错误/警告。
我明白了，我已经阅读了文档。
但有两个问题：
感谢。
答案 0 :(得分：1)
- 我真的应该关心警告吗？
这取决于。在您的示例中，您首先引用数据的子集（df.loc[555]），然后在此子集上设置值。几乎总是pandas生成copy原始数据，并且副本上的设置值不会修改原始Dataframe，因此警告。
在某些情况下，pandas会生成原始数据的view（例如：如果所有列都具有相同的dtype。），此处的设置值将按预期工作。
如果数据框中的所有列都具有相同的dtype（例如：所有浮点数）并且您在单个现有索引上使用iloc，那么您将获得一个视图，并且可以忽略该警告。如果您设置的是不存在的索引，则为Setting with enlargment，这也是预期的行为，也可以忽略该警告。
- 建议的方法是什么，以便不会弹出警告？
鉴于您提供的信息，您使用df.loc似乎没问题。您有几种方法可以避免警告：
首先，更新您的熊猫版本。每个版本的这些误报警告的情况都在改善，我在0.15.1中没有得到任何结果。
其次，如果您确定您正在做的是预期的行为，那么您可以通过以下方式在全球范围内消除警告：
pd.set_option('chained_assignment', None)
最后，在某些情况下，您可以设置生成对象的is_copy属性，从而有效禁用对此对象的检查，例如：
df_temp = df.loc[555]
df_temp.is_copy = False
请注意，最后一个选项只能用于现有索引，对于新索引，这会引发KeyError。