之前在类似的例子中已经提出了这个问题，但是我所看到的答案中没有一个以令人满意的方式解决这个问题（见后文）。
我有一个DataFrame df，其中一列df['a']包含NaN个值。我删除了Nan元素，然后尝试创建一个新列：
df = df[~df.isnull()]
df['b'] = False
上面给我一个SettingWithCopyWarning：
/home/user/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py:517: SettingWithCopyWarning:
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
self.obj[item] = s
但是，错误消息以及我在stackoverflow上看到的其他答案似乎都没有令人满意的解决方案。最常见的建议是df.loc[:,'b'] = False，但这似乎仍然给了我警告。
我也尝试过：
df['b'] = np.zeros(len(df), dtype=bool)
df.loc[:,'b'] = np.zeros(len(df), dtype=bool)
然而所有人仍然被警告标记。那么这样做的正确方法是什么，因为显然警告意味着我做错了什么？上面的编码实践是否应该避免？我执行上述操作的一个原因尤其是创建新列并锁定其dtype（例如上面，我不希望该列成为浮点数。）