Pandas：从 DataFrame 中选择何时创建视图而不是副本？

Pandas：了解生成视图与副本的规则

识别视图和副本的混乱

确定 Pandas DataFrame 中的选择结果是视图还是副本可能会令人困惑。这种混乱主要源于各种索引操作及其不同的行为。

一般规则

• 所有 DataFrame 操作本质上都会创建副本。
• inplace=True 选项（如果可用）允许就地修改。
• 设置值的索引器（例如 .loc、.iloc、.iat、.at）通常会就地执行操作。
• 使用索引器从单个数据类型对象获取值通常会生成一个视图（尽管内存布局会影响此）。
• 使用索引器从多个数据类型对象获取值总是会生成一个视图复制。

具体示例

• 为比较赋值：

  <code class="python">df[df.C <p>此分配修改了原始 DataFrame df，因为索引器 .loc 用于就地设置值。</p></code>

• 链式索引：

  <code class="python">df[df.C  <p>不鼓励此操作，因为它可能不可靠。为了避免潜在问题，请改用以下语法：</p>
  <pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">df.loc[df.C </code>

基于查询修改值

要修改 a 中的所有值满足特定查询条件的DataFrame，使用loc索引器以查询条件作为参数。例如：

<code class="python">df.loc[df.C <p>此分配只会更改 df.C 小于或等于 df.B 的行的“E”列中的值。</p></code>

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