Question

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

在C和D列的查看/复制方面有什么区别？用E填充zero列是正确的方法吗？我有一个具有相同数据和逻辑的相似数据框（只是在另一个jupyter笔记本中），但是出现警告：

/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] = 值代替

当我尝试这些行时：

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

Answer 1

SettingWithCopyWarning是与链接分配的可能性有关的警告。在docs的“返回视图与副本”中，它指出“链接的分配警告/异常旨在将可能无效的通知告知用户。可能存在误报；链接的分配是不经意地报告。”

运行代码（使用pandas==0.23.4和Python 2.7.15）时，我无法重现此警告。您可能正在运行其他版本的pandas吗？ This post似乎表明这是pandas版本的问题。如果您升级pandas版本，则可能不会显示警告，并且分配新列的两种方式（df.loc[:,'C']或df['C']）均有效。确保您的python，pandas和numpy的版本已升级，并且在不同的环境中相同。

对于您而言，警告肯定是假阳性，因为您是在原始数据框中定义新列（而不是使用数据框的副本）。

是的，如果您想用字符串E填充列zero，这是一种合适的方法。

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

1 个答案: