Wann erstellt Pandas eine Ansicht und wann eine Kopie eines DataFrames?

Verstehen der Pandas-Regeln für Ansicht und Kopie

Beim Umgang mit Datenrahmen in Pandas ist es wichtig, den Unterschied zwischen Ansichten und Kopien zu verstehen. Diese Unterscheidung bestimmt, ob Änderungen an einer Teilmenge eines Datenrahmens Auswirkungen auf den ursprünglichen Datenrahmen haben.

Regeln für die Erstellung von Ansichten und Kopien

• Kopieren:

  • Alle Vorgänge, mit Ausnahme von Indexern, die Werte festlegen, generieren eine Kopie.
  • Zu den Vorgängen, die Kopien zurückgeben, gehören: Abfragen (.query), Datenbearbeitungsfunktionen ( .fillna, .dropna) und bestimmte Slicing-Vorgänge.

• Ansicht:

  • Indexer, die Werte festlegen (_loc , _iloc, _iat, _at) ändert den Datenrahmen standardmäßig direkt.
  • Indexer, die einfach typisierte Objekte abrufen, können je nach Speicherlayout Ansichten oder Kopien sein. Dies ist jedoch kein verlässlicher Indikator.

Ausnahmen und Klarstellungen

• inplace=True: Einige Operationen bieten eine Inplace-Option (z. B. _inplace=True), die den ursprünglichen Datenrahmen ändert, anstatt eine Kopie zurückzugeben.
• Objekte mit mehreren D-Typen: Indexer für Objekte mit mehreren D-Typen immer Kopien erstellen.
• Verkettete Indizierung:Verkettete Indizierungsoperationen (z. B. _[_df.C <= df.B].loc[:,'B':'E'] _) erzeugt möglicherweise nicht immer eine Ansicht und sollte vermieden werden. Verwenden Sie stattdessen einen einzelnen Indexierungsvorgang, um die zu ändernde Teilmenge explizit anzugeben: _df.loc[_df.C <= df.B, 'B':'E']_.

Beispielverwendung

Betrachten Sie das folgende Beispiel:

<code class="python">df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,8), columns=list('ABCDEFGH'), index=range(1,9))
df[df.C <= df.B] = 7654321</code>

Dieser Vorgang ändert den ursprünglichen Datenrahmen (_df_), da der Indexer df[df.C <= df .B] fungiert aufgrund seiner Verwendung beim Festlegen von Werten als Ansicht.

Fazit

Das Verständnis der Regeln für die Erstellung von Ansichten und Kopien in Pandas ist wichtig für Effektive Datenrahmenmanipulation. Indem Sie die oben dargelegten Grundsätze befolgen, können Sie unbeabsichtigte Datenänderungen vermeiden und die Datenintegrität sicherstellen.

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