Pourquoi devrais-je utiliser .copy() lors de la sélection de sous-ensembles de DataFrames Pandas ?

L'importance de la copie de trames de données dans Pandas

Scénario :

Lors de la sélection d'un sous-ensemble d'un DataFrame, il est courant pour rencontrer du code qui fait explicitement une copie du DataFrame parent à l'aide de la méthode .copy(). La question se pose : pourquoi est-ce nécessaire ?

Raisonnement :

Les dataframes Pandas se comportent différemment des tableaux de langages de programmation traditionnels. Lors de l'indexation d'un DataFrame pandas (par exemple, my_dataframe[features_list]), la valeur renvoyée ne crée pas de nouvelle copie mais renvoie plutôt une vue ou une référence au DataFrame d'origine. Toute modification apportée à cette vue affectera directement le DataFrame d'origine.

Exemple :

Considérez le code suivant :

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2]})
df_view = df[0:1]  # Returns a view of the first row
df_view['x'] = -1

# Check the original DataFrame
print(df)

Sortie :

   x
0 -1
1  2

Comme vous pouvez le constater, la modification de df_view a également modifié le df DataFrame d'origine.

Solution :

Pour éviter de telles conséquences involontaires, il est recommandé pour faire une copie du DataFrame à l'aide de la méthode .copy() avant de le modifier. Cela garantit que toute modification apportée à la copie n'affectera pas le DataFrame d'origine.

Code révisé :

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2]})
df_copy = df[0:1].copy()  # Makes a copy of the first row
df_copy['x'] = -1

# Check the original DataFrame
print(df)

Sortie :

   x
0  1
1  2

Dans ce cas, df reste inchangé.

Avantages de la copie de trames de données :

• Protection des données originales : Empêche les modifications accidentelles au DataFrame parent.
• Isolement des données : Permet des opérations indépendantes sur différents sous-ensembles d'un DataFrame.
• Performances améliorées : La copie permet des optimisations en isolant les données qui ne sont pas nécessaires aux opérations en cours.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!