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使用 Pandas DataFrame 时为什么要使用 .copy()?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsen原创
2024-11-06 20:49:03827浏览

Why Should I Use .copy() When Working with Pandas DataFrames?

为什么在 Pandas 中创建 DataFrame 副本至关重要?

使用 Pandas 时,了解创建数据框之间的区别至关重要复制并简单地引用它。虽然使用 my_dataframe[features_list] 索引数据框会返回视图,但出于特定原因,一些程序员更喜欢使用 .copy() 复制数据框。

创建副本的优点:

  • 不可变子集: 副本可确保对子集(例如 X)所做的更改不会影响原始数据帧 (my_dataframe)。当您想要隔离操作并避免意外后果时,这一点尤其重要。

不复制的缺点:

  • 更改传播:如果不创建副本,对子集所做的更改将直接影响原始数据框。考虑以下代码:
df = DataFrame({'x': [1, 2]})
df_sub = df[0:1]  # No copy
df_sub.x = -1
print(df)  # Will output:   x
                            -1
                            2

如您所见,修改 df_sub 也改变了 df。

弃用说明:

需要注意的是,在较新版本的 Pandas 中,推荐的方法是使用 loc 或 iloc 方法进行索引,这会隐式创建副本,而不需要 .copy()。然而,已弃用的 .copy() 用法仍然与旧版本的 Pandas 相关。

通过了解创建副本的重要性,您可以有效地管理 Pandas 中的数据帧,确保原始数据免受意外修改。

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