如何为Pandas DataFrame子集添加新列并手动填充数据？

问题根源分析 #

1. 全NaN问题：将姓名列表转Series时，新Series默认索引是0-3，但你提取的子集索引是原DataFrame的1504-1507，索引不匹配导致赋值后全为NaN。
2. 视图警告与NaN行：iloc切片返回的是原DataFrame的视图而非副本，直接修改会触发警告；用字典赋值时，若字典键与子集索引不对应，会生成NaN行。

正确解决方案 #

步骤1：提取子集时生成副本 #

先通过.copy()明确创建子集的副本，避免视图修改警告：

# 提取订单1238的子集并转为副本
order_subset = restaurant.iloc[1504:1508].copy()

步骤2：直接赋值姓名列表 #

因为子集行数（4行）与姓名列表长度完全匹配，直接赋值即可自动按顺序填充：

customer_names = ['Jenny', 'Leon', 'Tuan', 'Victoria']
order_subset['customer_name'] = customer_names

一步到位写法（可选） #

用assign()方法合并操作：

order_subset = restaurant.iloc[1504:1508].copy().assign(
    customer_name=['Jenny', 'Leon', 'Tuan', 'Victoria']
)

验证方法 #

打印子集确认结果：

print(order_subset[['order_number', 'customer_name']])

输出应包含正确匹配的姓名，无NaN值，也不会触发警告。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FJJ