Python 熊猫：即使在使用.loc[]时也使用copywarning进行设置

我有一个简单的过程，尝试将数组

prob\u win

添加为现有数据帧

df

的新列。它们具有如下所示的相同尺寸：

print type(prob_win)
print len(prob_win)
print df.shape

<type 'numpy.ndarray'>
799
(799, 1)

该代码有效，但有以下警告：

 1 Warning
/opt/conda/envs/python2/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py:14: 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

因此，我改为使用.loc，正如警告所说：

df.loc[:,'prob_win'] = prob_win

---

但还是犯了同样的错误。我做错了什么？在这种情况下，我如何消除警告？谢谢

如果警告是重要的

df=df.assign(prob_win=prob_win)

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如果警告是重要的

df=df.assign(prob_win=prob_win)

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兄弟，这个问题反复出现。没什么好担心的，只要阅读文档，确保您了解发生了什么。我收到了大量的警告，但我仍然很清楚上面的代码是什么

df['prob_-win']=prob_-win

？一些过滤？我猜数据帧“df”已经是另一个数据帧的一部分了。i、 e.你设置了原始的[someMaskCriteria]可能重复的兄弟这个问题反复出现。没什么好担心的，只要阅读文档，确保您了解发生了什么。我收到了大量的警告，但我仍然很清楚上面的代码是什么

df['prob_-win']=prob_-win

？一些过滤？我猜数据帧“df”已经是另一个数据帧的一部分了。i、 e.您设置的

df=df\u原始[someMaskCriteria]

分配的可能副本也比

[]=

分配快得多（即使使用

loc

）。有时我的

[]

作业速度慢得离谱，比如1000行需要1秒。

assign

@DennisGolomazov没有类似的问题是的，有时会发生。：-）<代码>分配也比

[]=

分配快得多（即使使用

loc

）。有时我的

[]

作业速度慢得离谱，比如1000行需要1秒。

assign

@DennisGolomazov没有类似的问题是的，有时会发生。：-）