Pandas引用同一DataFrame生成的两个对象尺寸不一致是什么原因？

问题根源 #

• 你执行modelX = modelY['fund_ticker']时，得到的modelX是Series类型，而非DataFrame。
• 后续执行modelX['fund_ticker'] = 1时，Pandas不会把这个操作识别为修改列值（因为Series本身没有列的概念），而是会把fund_ticker作为新的索引标签，给Series新增一个值为1的元素，因此modelX的总行数会比原来多1。
• 而modelY仅删除了fund_ticker列，行数保持和初始过滤后的行数一致，就出现了你看到的行数差1的现象。

修复方案 #

你只需要把提取modelX的逻辑改成生成单列DataFrame即可，代码调整如下：

for uniqueFundName in HoldingCompanies['fund_ticker'].unique():
  print(uniqueFundName)
  modelY = HoldingCompanies.loc[HoldingCompanies['fund_ticker'] == uniqueFundName] 
  # 两层方括号提取，得到单列DataFrame而非Series
  modelX = modelY[['fund_ticker']]
  # 此时赋值会直接修改列值，不会新增行
  modelX['fund_ticker'] = 1

  del modelY['fund_ticker']
  print(modelX.shape)
  print(modelY.shape)

调整后modelX的shape为(n,1)，modelY的shape为(n, 174)，二者行数完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lostsoul