為什麼 Pandas 建議在子集 DataFrame 時使用 `.copy()`？

為什麼在 Pandas 複製 DataFrame 很重要？

檢索 DataFrame 的子集時，請理解為什麼程式設計師建議建立副本至關重要使用 .copy() 方法。預設情況下，對 Pandas 中的 DataFrame 進行子集化會傳回原始 DataFrame 的引用，這表示對子集所做的變更會影響父 DataFrame。

如果不複製會發生什麼事？

在不建立副本的情況下，對子DataFrame的任何修改都會直接改變父DataFrame。例如：

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

如果您在這些變更後列印 df，您將看到第一行中的 x 值已變更為 -1，即使您只想修改子 DataFrame。

複製的好處

透過建立副本，您建立了一個新物件獨立於父 DataFrame。對副本所做的更改不會影響原始文件。當您想要對資料子集執行操作而不無意中修改整個 DataFrame 時，這一點至關重要。

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

在這種情況下，df 保持不變，保留其原始值。

注意： 需要強調的是，.copy() 方法在較新版本的 Pandas 中已被棄用。相反，建議使用 .loc 和 .iloc 索引方法，這允許您在確保資料完整性的同時對 DataFrame 進行切片。

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