熊猫：从另一个数据框中复制列时出错答案

【问题标题】：pandas: error when copy a column from another data frame熊猫：从另一个数据框中复制列时出错
【发布时间】：2019-12-22 04:26:36
【问题描述】：

我正在尝试将预测列从df_B 附加到df_A。

df_A['prediction'] = df_B['prediction']

但该列未正确复制，我收到以下错误：

/Users/edamame/workspace/git/tensorplay/venv/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: 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/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.

有没有办法在不循环数据框的情况下正确执行列复制？

【问题讨论】：

您的方法正确。但是df_A 来自另一个数据框，即您可能在某个时候做了df_A = some_other_df[some_conditions]。现在，每当您更改 df_A 时，pandas 都会警告您说您正在更改 some_other_df 的 copy，而不是 some_other_df 本身.要解决这个问题，您可以使用df_A = some_other_df[some_conditions].copy() 使其独立于之前的df
我在这里回答了这个问题：stackoverflow.com/questions/57494760/…
我喜欢的另一个修复是 df_A = some_other_df[condition][:] 虽然它不是很健壮

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

如果 df_A 和 df_B 的形状相同，则可以使用 Pandas 的 pd.concat() 功能。

import pandas as pd 

data_A = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] 
df_A = pd.DataFrame(data_A, columns = ['Name', 'Age']) 

data_B = [['LA', "M"], ['NY', 'M'], ['SF', 'F']] 
df_B = pd.DataFrame(data_B, columns = ['City', 'Gender']) 

df_B = pd.concat([df_B, df_A[['Name']]], axis = 1)

【讨论】：