एक कॉलम में सभी मानों को एक पांडा डेटाफ्रेम

Question

में एक नए कॉलम पर कॉपी करें यह एक बहुत ही बुनियादी सवाल है, मुझे बस कोई जवाब नहीं मिल रहा है।

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

तब मैं df, जहां स्तंभ 'बी' 'बी .2' के एक मूल्य है से सभी पंक्तियों को निकालें:

मैं इस तरह एक dataframe, df कहा जाता है। मैं इन परिणामों को df_2 पर असाइन करता हूं।

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

df_2 हो जाता है:

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

फिर, मैं सभी मूल्यों स्तंभ 'बी' में 'डी' नामक एक नया स्तंभ के लिए नकल। के कारण df_2 बनने के लिए:

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

जब मैं इस तरह एक काम पहिले:

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

मैं निम्नलिखित चेतावनी मिलती है:

एक मूल्य कोशिश कर रहा है की एक प्रति पर स्थापित किया जाना डेटाफ्रेम से एक टुकड़ा। http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

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मैं भी जब इस तरह df_2 बनाने .loc उपयोग करने की कोशिश की है: [row_indexer, col_indexer] = मूल्य .loc उपयोग करने के बजाय

दस्तावेज में चेतावनियां देखें प्रयास करें

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

हालांकि, मुझे अभी भी चेतावनी मिलती है।

किसी भी मदद की बहुत सराहना की जाती है।

Answer 1

आप बस B नया स्तंभ के लिए, जैसा असाइन कर सकते हैं -

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

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उदाहरण/डेमो -

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 

Answer 2

समस्या एक ही है कि फेंकता से पहले कतार में है चेतावनी। जब आप df_2 बनाते हैं, जहां आप डेटाफ्रेम के टुकड़े की एक प्रति बना रहे हैं। इसके बजाय, जब आप df_2 बनाते हैं, तो .copy() का उपयोग करें और आपको बाद में उस चेतावनी को नहीं मिलेगा।

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

Answer 3

मुझे लगता है कि सही अभिगम विधि सूचकांक उपयोग कर रहा है:

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