Bilakah Panda Mencipta Paparan vs. Salinan DataFrame?

Memahami Peraturan Panda untuk Paparan vs Salin

Apabila berurusan dengan bingkai data dalam Pandas, adalah penting untuk memahami perbezaan antara paparan dan salinan. Perbezaan ini menentukan sama ada pengubahsuaian yang dibuat pada subset bingkai data mempengaruhi bingkai data asal.

Peraturan Yang Mentadbir Paparan vs Penciptaan Salin

• Salinan:

  • Semua operasi, kecuali pengindeks yang menetapkan nilai, menjana salinan.
  • Operasi yang mengembalikan salinan termasuk: pertanyaan (.query), fungsi manipulasi data ( .fillna, .dropna), dan operasi penghirisan tertentu.

• Paparan:

  • Penindeks yang menetapkan nilai (_loc , _iloc, _iat, _at) akan mengubah suai bingkai data di tempat secara lalai.
  • Penindeks yang mendapat objek dtaip tunggal mungkin paparan atau salinan bergantung pada reka letak memori. Walau bagaimanapun, ini bukan penunjuk yang boleh dipercayai.

Pengecualian dan Penjelasan

• inplace=Benar: Sesetengah operasi menawarkan pilihan inplace (cth., _inplace=True), yang mengubah suai kerangka data asal dan bukannya mengembalikan salinan.
• Objek berbilang dtaip: Pengindeks pada objek berbilang dtaip sentiasa menghasilkan salinan.
• Pengindeksan berangkai: Operasi pengindeksan berantai (cth., _[_df.C

Contoh Penggunaan

Pertimbangkan contoh berikut:

<code class="python">df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,8), columns=list('ABCDEFGH'), index=range(1,9))
df[df.C <p>Operasi ini mengubah suai kerangka data asal (_df_) kerana pengindeks <em>df[df.C  bertindak sebagai pandangan kerana penggunaannya dalam menetapkan nilai.</em></p>
<p><strong>Kesimpulan</strong></p>
<p>Memahami peraturan yang mengawal paparan vs penciptaan salinan dalam Pandas adalah penting untuk manipulasi kerangka data yang berkesan. Dengan mengikut prinsip yang digariskan di atas, anda boleh mengelakkan pengubahsuaian data yang tidak diingini dan memastikan integriti data.</p></code>

Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Panda Mencipta Paparan vs. Salinan DataFrame?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!