Mengapa Saya Perlu Menggunakan .copy() Apabila Bekerja dengan Pandas DataFrames?

Mengapa Mencipta Salinan DataFrame Penting dalam Pandas?

Apabila bekerja dengan Pandas, adalah penting untuk memahami perbezaan antara mencipta bingkai data salinan dan hanya merujuknya. Semasa mengindeks bingkai data menggunakan my_dataframe[features_list] mengembalikan paparan, sesetengah pengaturcara memilih untuk menyalin bingkai data menggunakan .copy() atas sebab tertentu.

Kelebihan Mencipta Salinan:

• Subset Tidak Boleh Ubah: Salinan memastikan bahawa perubahan dibuat kepada subset (cth., X) tidak akan menjejaskan bingkai data asal (my_dataframe). Ini amat penting apabila anda ingin mengasingkan operasi dan mengelakkan akibat yang tidak diingini.

Kelemahan Tidak Menyalin:

• Perubahan Merambat: Jika anda tidak membuat salinan, perubahan yang dibuat pada subset akan memberi kesan secara langsung kepada bingkai data asal. Pertimbangkan kod ini:

Seperti yang anda lihat, mengubah suai df_sub telah mengubah df juga.

Nota Penamatan:

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa dalam versi Pandas yang lebih baharu, pendekatan yang disyorkan ialah menggunakan kaedah loc atau iloc untuk pengindeksan, yang secara tersirat mencipta salinan tanpa memerlukan .copy(). Walau bagaimanapun, penggunaan .copy() yang telah ditamatkan masih relevan untuk versi Pandas yang lebih lama.

Dengan memahami kepentingan mencipta salinan, anda boleh mengurus bingkai data dalam Pandas dengan berkesan, memastikan data asal anda selamat daripada pengubahsuaian yang tidak diingini.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Saya Perlu Menggunakan .copy() Apabila Bekerja dengan Pandas DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!