將一列中的所有值複製到熊貓數據框中的新列中

Question

這是一個非常基本的問題，我似乎無法找到答案。

我有一個這樣的數據幀，稱爲DF：

A  B  C 
a.1 b.1 c.1 
a.2 b.2 c.2 
a.3 b.3 c.3 

然後我提取所有從DF，其中列「B」具有「B.2」的值的行。我將這些結果分配給df_2。

df_2 = df[df['B'] == 'b.2'] 

df_2變爲：

A  B  C 
a.2 b.2 c.2 

然後，我在列 'B' 拷貝所有的值到一個名爲 'd' 新列。造成df_2成爲：

A  B  C  D 
a.2 b.2 c.2 b.2 

當我瓶坯像這樣的任務：

df_2['D'] = df_2['B'] 

我得到以下警告：

值要試圖在副本集來自DataFrame的切片。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

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我也喜歡這個創建df_2時使用的.loc嘗試：使用的.loc [row_indexer，col_indexer] =值，而不是

查看文檔中的告誡嘗試

df_2 = df.loc[df['B'] == 'b.2'] 

但是，我仍然收到警告。

任何幫助，非常感謝。

Answer 1

你可以簡單地分配B到新列，就像 -

df['D'] = df['B'] 

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示例/演示 -

In [1]: import pandas as pd 

In [2]: df = pd.DataFrame([['a.1','b.1','c.1'],['a.2','b.2','c.2'],['a.3','b.3','c.3']],columns=['A','B','C']) 

In [3]: df 
Out[3]: 
    A B C 
0 a.1 b.1 c.1 
1 a.2 b.2 c.2 
2 a.3 b.3 c.3 

In [4]: df['D'] = df['B']     #<---What you want. 

In [5]: df 
Out[5]: 
    A B C D 
0 a.1 b.1 c.1 b.1 
1 a.2 b.2 c.2 b.2 
2 a.3 b.3 c.3 b.3 

In [6]: df.loc[0,'D'] = 'd.1' 

In [7]: df 
Out[7]: 
    A B C D 
0 a.1 b.1 c.1 d.1 
1 a.2 b.2 c.2 b.2 
2 a.3 b.3 c.3 b.3 

Answer 2

的問題是在該行拋出了一個前警告。當您創建df_2時，您就是要創建數據幀片段的副本。相反，當您創建df_2時，請使用.copy（），稍後您將不會得到該警告。

df_2 = df[df['B'] == 'b.2'].copy() 

Answer 3

我認爲正確的訪問方法是使用索引：

df_2.loc[:,'D'] = df_2['B']