如何在不触发 SettingWithCopyWarning 的情况下将新列分配给 DataFrame

Question

这个问题之前在类似的例子中被问过，但是我看到的答案都没有以令人满意的方式解决这个特定问题（见下文）。

我有一个 DataFrame df 及其列之一，df['a'] 包含 NaN 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

上面给了我一个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，错误信息和我在Whosebug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 但这似乎仍然给我警告。

我也试过：

df['b'] = np.zeros(len(df), dtype=bool)
df.loc[:,'b'] = np.zeros(len(df), dtype=bool)

然而，所有这些仍然被标记为警告。那么正确的方法是什么，因为警告显然暗示我做错了什么？上面的编码实践有什么应该避免的吗？我执行上述操作的一个原因特别是要创建新列并锁定它们的 dtype（例如上面的例子，我不希望该列是浮点数）。

Answer 1

您可以尝试这样的操作：

df = df.assign(b = False)

您可以在 pandas.DataFrame.assign

上查看更多详细信息

如何在不触发 SettingWithCopyWarning 的情况下将新列分配给 DataFrame

How to assign a new column to a DataFrame without triggering the SettingWithCopyWarning

python

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