Bilakah Panda Menjana Paparan lwn. Salinan?
Apabila mengakses data dalam bingkai data Pandas, operasi tertentu mengembalikan paparan (rujukan kepada data asal) manakala yang lain menjana salinan. Memahami peraturan yang mengawal tingkah laku ini adalah penting untuk manipulasi data yang cekap.
Peraturan Am
-
Operations Generate Copy: Semua operasi kecuali yang disenaraikan di bawah biasanya mencipta salinan .
-
Pengubahsuaian Di Tempat: Jika inplace=True ditentukan, sesetengah operasi boleh mengubah suai bingkai data asal secara langsung.
Penindeks
-
Tetapkan Pengindeks: Pengindeks yang menetapkan nilai (cth., .loc, .iloc, .iat, .at) melakukan pengubahsuaian di tempat.
-
Dapatkan Pengindeks secara Tunggal -Dtyped Objects: Dapatkan pengindeks selalunya mengembalikan pandangan pada objek jenis data tunggal (walaupun tingkah laku ini mungkin berbeza-beza berdasarkan reka letak memori).
-
Dapatkan Pengindeks pada Objek Berbilang Dtaip: Dapatkan pengindeks pada objek dengan berbilang jenis data sentiasa mengembalikan salinan.
Analisis Contoh
Dalam contoh yang diberikan,
<code class="python">df[df.C <= df.B].ix[:,'B':'E']</code>
pemilihan yang diindeks rantai tidak mengekalkan dengan pasti pandangan pada kerangka data asal. Sebaliknya, gunakan sintaks yang betul:
<code class="python">df.loc[df.C <= df.B, 'B':'E']</code>
Mengelakkan Gelagat Tidak Dijangka
Untuk mengelakkan tingkah laku yang tidak dapat diramalkan, patuhi amalan berikut dengan ketat:
- Gunakan .loc pengindeks untuk berasaskan baris dan .iloc untuk pilihan berasaskan integer.
- Letakkan syarat pertanyaan dalam hujah pengindeks, bukannya rantai pengindeks.
Dengan mengikuti peraturan ini, anda boleh mengurus salinan dan paparan dengan berkesan dalam bingkai data Pandas, memastikan manipulasi data yang cekap dan hasil yang boleh diramal.
Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Panda Membuat Paparan vs. Salinan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Kenyataan:Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn