关于Pandas loc方法整列赋值给子集未报错的疑问

你遇到的这个情况是Pandas的索引对齐机制在起作用，这是Pandas处理数据赋值的核心逻辑之一：

• 当你执行df.loc[筛选条件, 'new_col'] = df['col3']时，Pandas不会直接把整列df['col3']硬塞给筛选出的子集，而是会根据索引自动匹配。因为你的df和df2行数相同，默认情况下两者的索引（比如0、1、2...这类序列索引）完全对齐，所以Pandas会精准地把df['col3']中，与筛选条件为True的行对应的索引位置的值，赋值给new_col的对应行，其他行保持初始的'nothing'。
• 举个直白的例子：假设df有5行，你的筛选条件命中了第0、2两行，那么Pandas只会把df['col3']的第0、2行的值，放到new_col的第0、2行，完全不会碰其他行，这就避免了“列长度不匹配”的问题。

另外提一句，你代码里的筛选条件重复写了两次(df2['col2'].isna())，这应该是笔误吧？相当于只判断了一次df2['col2']是否为空，可能你本来想写两个不同的列条件，比如(df2['col2'].isna()) & (df2['col1'].isna())。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Red shoes