將行添加到熊貓數據幀讓df成爲pandas.DataFrame對象。假設se是一個pandas.Series對象。從系列
df的列是se的索引。
我想從se向df添加一個新行並將索引設置爲555。
我使用的命令是df.loc[555]=se。
它的作品，似乎？
我得到那個一個值試圖在DataFrame的一個片段的副本上設置一個錯誤/警告的 。
我明白了，我已閱讀文檔。
兩個問題，但：
謝謝。
- 我應該真的關心警告嗎？
這取決於。在您的示例中，您首先引用數據的一個子集（df.loc[555]），然後在該子集上設置值。幾乎總是熊貓使原始數據的copy和副本上的設置值不會修改原始數據幀，因此警告。
在某些情況下，大熊貓會創建原始數據的view（例如：如果所有列都具有相同的dtype），則此處的設置值將按預期工作。
如果數據框中的所有列都具有相同的dtype（例如：所有浮點數），並且您在單個現有索引上使用iloc，那麼您將獲得一個視圖並且可以忽略該警告。如果您正在設置一個不存在的索引，則表示您是Setting with enlargment，這也是預期的行爲，警告也可以忽略。
- 什麼是推薦的方法去做到這一點，使警告不會彈出？
您使用的df.loc給你提供的信息似乎好。你有幾種選擇，以避免警告：
首先，更新您的熊貓版本。這些誤報警的情況在每個版本都有所改進，我在0.15.1中沒有收到任何信息。
其次，如果你確信你在做什麼是預期的行爲，那麼你可以只用沉默全球警告：
pd.set_option('chained_assignment', None)
最後，在某些情況下，你可以設置你造成的is_copy財產對象有效地禁用這個檢查對象上，例如：
df_temp = df.loc[555]
df_temp.is_copy = False
注意，這個最後的選擇只能在現有的索引使用，在新的索引這就提出了一個KeyError。
輸入數據和預期輸出的任何示例都是有用的。 – Marcin 2014-12-08 00:42:48
感覺像一個很好的答案是沒有這個提供。 – user3659451 2014-12-08 18:39:37