python - insertar - Copie todos los valores en una columna a una nueva columna en un marco de datos de pandas

insertar columna en pandas

Question

Esta es una pregunta muy básica, simplemente no puedo encontrar una respuesta.

Tengo un marco de datos como este, llamado df:

  A     B     C
 a.1   b.1   c.1
 a.2   b.2   c.2
 a.3   b.3   c.3

Luego extraigo todas las filas de df, donde la columna ''B'' tiene un valor de ''b.2''. Asigno estos resultados a df_2.

df_2 = df[df[''B''] == ''b.2'']

df_2 se convierte en:

  A     B     C
 a.2   b.2   c.2

Luego, copio todos los valores en la columna ''B'' a una nueva columna llamada ''D''. Haciendo que df_2 se convierta en:

  A     B     C     D
 a.2   b.2   c.2   b.2

Cuando preformo una tarea como esta:

df_2[''D''] = df_2[''B'']

Me sale la siguiente advertencia:

Se está intentando establecer un valor en una copia de un sector desde un DataFrame. Intente usar .loc [row_indexer, col_indexer] = value en su lugar

Vea las advertencias en la documentación: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

También he intentado usar .loc al crear df_2 de esta manera:

df_2 = df.loc[df[''B''] == ''b.2'']

Sin embargo, todavía recibo la advertencia.

Cualquier ayuda es muy apreciada.

Answer 1

A continuación de estas soluciones, aquí hay un código útil que ilustra:

#
# Copying columns in pandas without slice warning
#
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=list(''ABC''))

#
# copies column B into new column D
df.loc[:,''D''] = df[''B'']
print df

#
# creates new column ''E'' with values -99
# 
# But copy command replaces those where ''B''>0 while others become NaN (not copied)
df[''E''] = -99
print df
df[''E''] = df[df[''B'']>0][''B''].copy()
print df

#
# creates new column ''F'' with values -99
# 
# Copy command only overwrites values which meet criteria ''B''>0
df[''F'']=-99
df.loc[df[''B'']>0,''F''] = df[df[''B'']>0][''B''].copy()
print df

Answer 2

Creo que el método de acceso correcto está utilizando el índice:

df_2.loc[:,''D''] = df_2[''B'']

Answer 3

El problema está en la línea anterior a la que lanza la advertencia. Cuando crea df_2 es ​​donde está creando una copia de una porción de un marco de datos. En su lugar, cuando cree df_2, use .copy () y no recibirá esa advertencia más adelante.

df_2 = df[df[''B''] == ''b.2''].copy()

Answer 4

Simplemente puede asignar la B a la nueva columna, como -

df[''D''] = df[''B'']

Ejemplo / Demo -

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame([[''a.1'',''b.1'',''c.1''],[''a.2'',''b.2'',''c.2''],[''a.3'',''b.3'',''c.3'']],columns=[''A'',''B'',''C''])

In [3]: df
Out[3]:
     A    B    C
0  a.1  b.1  c.1
1  a.2  b.2  c.2
2  a.3  b.3  c.3

In [4]: df[''D''] = df[''B'']                  #<---What you want.

In [5]: df
Out[5]:
     A    B    C    D
0  a.1  b.1  c.1  b.1
1  a.2  b.2  c.2  b.2
2  a.3  b.3  c.3  b.3

In [6]: df.loc[0,''D''] = ''d.1''

In [7]: df
Out[7]:
     A    B    C    D
0  a.1  b.1  c.1  d.1
1  a.2  b.2  c.2  b.2
2  a.3  b.3  c.3  b.3