将行添加到熊猫数据帧让df成为pandas.DataFrame对象。假设se是一个pandas.Series对象。从系列
df的列是se的索引。
我想从se向df添加一个新行并将索引设置为555。
我使用的命令是df.loc[555]=se。
它的作品，似乎？
我得到那个一个值试图在DataFrame的一个片段的副本上设置一个错误/警告的 。
我明白了，我已阅读文档。
两个问题，但：
谢谢。
- 我应该真的关心警告吗？
这取决于。在您的示例中，您首先引用数据的一个子集（df.loc[555]），然后在该子集上设置值。几乎总是熊猫使原始数据的copy和副本上的设置值不会修改原始数据帧，因此警告。
在某些情况下，大熊猫会创建原始数据的view（例如：如果所有列都具有相同的dtype），则此处的设置值将按预期工作。
如果数据框中的所有列都具有相同的dtype（例如：所有浮点数），并且您在单个现有索引上使用iloc，那么您将获得一个视图并且可以忽略该警告。如果您正在设置一个不存在的索引，则表示您是Setting with enlargment，这也是预期的行为，警告也可以忽略。
- 什么是推荐的方法去做到这一点，使警告不会弹出？
您使用的df.loc给你提供的信息似乎好。你有几种选择，以避免警告：
首先，更新您的熊猫版本。这些误报警的情况在每个版本都有所改进，我在0.15.1中没有收到任何信息。
其次，如果你确信你在做什么是预期的行为，那么你可以只用沉默全球警告：
pd.set_option('chained_assignment', None)
最后，在某些情况下，你可以设置你造成的is_copy财产对象有效地禁用这个检查对象上，例如：
df_temp = df.loc[555]
df_temp.is_copy = False
注意，这个最后的选择只能在现有的索引使用，在新的索引这就提出了一个KeyError。
输入数据和预期输出的任何示例都是有用的。 – Marcin 2014-12-08 00:42:48
感觉像一个很好的答案是没有这个提供。 – user3659451 2014-12-08 18:39:37