為什麼在選擇 Pandas DataFrame 的子集時應該使用 .copy()？

Pandas 中資料幀複製的重要性

場景：

選擇DataFrame 的子集時，很常見到使用.copy() 方法明確複製父DataFrame 的程式碼。問題出現了：為什麼這是必要的？

推理：

Pandas 資料幀的行為與傳統程式語言陣列不同。當索引 pandas DataFrame（例如 my_dataframe[features_list]）時，傳回的值不會建立新副本，而是傳回原始 DataFrame 的檢視或參考。對此視圖所做的任何修改都會直接影響原始 DataFrame。

範例：

考慮以下程式碼：

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2]})
df_view = df[0:1]  # Returns a view of the first row
df_view['x'] = -1

# Check the original DataFrame
print(df)

輸出：

   x
0 -1
1  2

如您所見，修改df_view 也修改了原始df DataFrame。

解決方案：

為防止此類意外後果，建議在修改 DataFrame 之前使用 .copy() 方法複製它。這可確保副本所做的任何變更都不會影響原始 DataFrame。

修訂後的代碼：

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2]})
df_copy = df[0:1].copy()  # Makes a copy of the first row
df_copy['x'] = -1

# Check the original DataFrame
print(df)

輸出：

   x
0  1
1  2

在這種情況下，df保持不變。

資料框複製的好處：

• 保護原始資料：防止意外修改到父 DataFrame。
• 資料隔離： 允許對 DataFrame 的不同子集進行獨立操作。
• 增強效能： 複製允許最佳化透過隔離目前操作不需要的資料。

以上是為什麼在選擇 Pandas DataFrame 的子集時應該使用 .copy()？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！