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백엔드 개발파이썬 튜토리얼Pandas DataFrame 수정이 때때로 원본 DataFrame에 영향을 미치는 이유는 무엇입니까?

Why do Pandas DataFrame modifications sometimes affect the original DataFrame?

Pandas에서 DataFrame 복사의 필요성 이해

Pandas 데이터 프레임으로 작업할 때 데이터프레임은 중요한 의미를 가질 수 있습니다. 기본적으로 데이터프레임을 인덱싱하면 원래 데이터 구조에 대한 참조가 반환됩니다. 따라서 하위 집합을 수정하면 상위 프레임이 직접 수정됩니다.

이 동작을 설명하려면 다음 예를 고려하세요.

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2]})
df_sub = df[0:1]
df_sub.x = -1
print(df)

출력:

   x
0 -1
1  2

보시다시피 하위 집합의 값을 수정하면 원본 데이터 프레임의 해당 값이 직접 변경됩니다.

상황에 따라 원본 데이터프레임을 수정으로부터 보호하는 것이 필수적인 경우 복사가 필요합니다. 이는 .copy() 메소드를 사용하여 달성할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

df_sub_copy = df[0:1].copy()
df_sub_copy.x = -1
print(df)

출력:

   x
0  1
1  2

이 경우 .copy()는 df_sub_copy에 대한 변경 사항이 원본 df에 영향을 미치지 않도록 합니다.

이 동작은 전체 복사에만 적용된다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 즉, 전체 참조 데이터가 새 개체에 복사된다는 의미입니다. 반면, 단순 복사본은 원본과 동일한 기본 데이터를 참조하는 새 개체를 만듭니다. 따라서 얕은 복사본에 대한 변경 사항은 원본 데이터 프레임에도 영향을 미칩니다.

위 내용은 Pandas DataFrame 수정이 때때로 원본 DataFrame에 영향을 미치는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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