Pandas でデータフレームを扱う場合、ビューとコピーの区別を理解することが重要です。この区別により、データフレームのサブセットに加えられた変更が元のデータフレームに影響するかどうかが決まります。
ビューとコピーの作成を管理するルール
コピー:
View:
例外と説明
使用例
次の例を考えてみましょう:
<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>
この操作は、インデクサー df[df.C <= df] であるため、元のデータフレーム (_df_) を変更します。 .B] は、値の設定に使用されるため、ビューとして機能します。
結論
Pandas でのビューとコピーの作成を管理するルールを理解することは、効果的なデータフレーム操作。上記の原則に従うことで、意図しないデータ変更を回避し、データの整合性を確保できます。
以上がPandas はデータフレームのコピーではなくビューをいつ作成しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。