列のすべての値をpandasデータフレームの新しい列にコピー

Question

これは非常に基本的な質問ですが、私は答えを見つけることができないようです。

IはDFと呼ばれるこのようなデータフレームを有する：

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

そして私は列「B」「はB.2」の値を有するDFからすべての行を抽出します。私はこれらの結果をdf_2に割り当てます。

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

df_2は次のようになります。そして、

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

、私は 'D' という名前の新しい列に列 'B' のすべての値をコピーします。 df_2になる原因：

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

私はこのような割り当てプリフォームする場合：値はのコピーに設定されるようにしようとしている

：

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

を私は次の警告を取得しますDataFrameからのスライス http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

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このようdf_2作成するときに、私はまたの.locを使用して試してみました：

ドキュメントの注意事項を参照してください

に代わりに[row_indexer、col_indexer] =値の.locを使用して をお試しください

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

ただし、まだ警告が表示されます。

ご協力いただきまして誠にありがとうございます。

Answer 1

あなたは、単に新しい列、同様にBを割り当てることができます - 問題がスロー1の前の行にある

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

-

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

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例/デモ警告。 df_2を作成すると、データフレームのスライスのコピーが作成されます。代わりに、df_2を作成するときに.copy（）を使用すると、後でその警告が表示されません。

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

Answer 3

私は正しいアクセス方法は、インデックスを使用していると思わ：

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