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!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

VSCode Windows 64비트 다운로드
Microsoft에서 출시한 강력한 무료 IDE 편집기

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

안전한 시험 브라우저
안전한 시험 브라우저는 온라인 시험을 안전하게 치르기 위한 보안 브라우저 환경입니다. 이 소프트웨어는 모든 컴퓨터를 안전한 워크스테이션으로 바꿔줍니다. 이는 모든 유틸리티에 대한 액세스를 제어하고 학생들이 승인되지 않은 리소스를 사용하는 것을 방지합니다.
