パンダ: DataFrame から選択すると、コピーではなくビューが作成されるのはどのような場合ですか?

Pandas: ビューとコピーの生成ルールを理解する

ビューとコピーの識別における混乱

Pandas DataFrame からの選択結果がビューになるかコピーになるかを判断するのは難しい場合があります。この混乱は主に、さまざまなインデックス作成操作とその動作の変化から発生します。

一般規則

• すべての DataFrame 操作は本質的にコピーを作成します。
• inplace=True オプションを使用すると、インプレースでの変更が可能になります。
• 値を設定するインデクサー (例: .loc、.iloc、.iat、.at) は通常、操作をインプレースで実行します。
• インデクサーを使用して単一のデータ型オブジェクトから値を取得すると、多くの場合、ビューが生成されます (ただし、メモリ レイアウトはこれに影響する可能性があります)。
• インデクサーを使用して複数のデータ型オブジェクトから値を取得すると、常にビューが生成されます。 copy.

具体的な例

• 比較への値の代入:

  <code class="python">df[df.C <p>インデクサー .loc が値をインプレースで設定するために使用されるため、この割り当ては元の DataFrame df を変更します。</p></code>

• 連鎖インデックス:

  <code class="python">df[df.C  <p>この操作は信頼できない可能性があるため、推奨されません。潜在的な問題を回避するには、代わりに次の構文を使用します。</p>
  <pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">df.loc[df.C </code>

クエリに基づいた値の変更

クエリ内のすべての値を変更するには特定のクエリ条件を満たすデータフレームの場合は、クエリ条件を引数として loc インデクサーを使用します。例:

<code class="python">df.loc[df.C <p>この割り当ては、df.C が df.B 以下である行の 'E' 列の値のみを変更します。</p></code>

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