将整个列设置为值Pandas的Pythonic方法（SettingWithCopyWarning）

Question

我想将整个列设置为单个字符串值。这样做的时候，我得到了（曾经非常流行）SettingWithCopy。在发布关于这个问题的文章之前，我尝试过搜索。在

import pandas as pd
import numpy as np
dfp = pd.DataFrame({'A' : [1,21,8,44,np.NaN,6,75,8,44,999], 
                    'B' : [1,1,3,5,0,0,np.NaN,9,np.NaN,0], 
                    'C' : ['AA1233445','AA1233445', 'rmacy','Idaho Rx','Ab123455','TV192837','RX','Ohio Drugs','RX12345','USA Pharma'], 
                    'D' : [123456,123456,1234567,12345678,12345,12345,12345678,123456789,1234567,np.NaN],
                    'E' : ['Assign','Assign','Hello','Ugly','Appreciate','Undo','Testing','Unicycle','Pharma','Unicorn',]})
print(dfp)

new_df_to_show_copy = dfp.loc[(dfp['A']>100) |(dfp['E']=='Unicorn')]
new_df_to_show_copy['Reason'] = 'what is with the copy warning'

现在我可以用

^{pr2}$

我知道我可以用pd.options.mode.chained_assignment = None来摆脱警告，但我觉得这是“作弊”。我正在查看文档，但是找不到一种不添加.copy()或取消警告的最小方法来将整个列设置为单个值。最好的办法是什么？在

Answer 1

今天早些时候我正在处理一个类似的需求，我遇到了^{}。我没有使用pd.options.mode.chained_assignment = None就消除了复制警告。我的解决方案是：

new_df_to_show_copy = dfp.loc[(dfp['A']>100) |(dfp['E']=='Unicorn')]
new_df_to_show_copy = new_df_to_show_copy.assign(Reason = 'what is with the copy warning')

# output:

       A    B           C   D        E                         Reason
9  999.0  0.0  USA Pharma NaN  Unicorn  what is with the copy warning    

assign将保留数据帧的副本，并且没有inplace=True参数。所以重新分配价值对我很有用。在