为什么在选择子集时应该始终复制 Pandas DataFrame？

理解 Pandas 中数据框复制的重要性

在 Pandas 中，选择数据框的一部分时，通常的做法是使用 '.copy() ' 方法创建原始数据帧的副本。这种方法确保对子集所做的任何更改都不会影响父数据框。

为什么要进行复制？

默认情况下，索引数据框会返回原始数据框的视图，而不是副本。这意味着对子集所做的任何修改都将直接影响父数据框。为了保持父数据框的完整性，必须使用“.copy()”方法创建副本。

不复制的后果

考虑以下代码片段：

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

在此示例中，df_sub 是 df 的视图。因此，将 df_sub.x 设置为 -1 也会修改 df.x：

print(df)
   x
0 -1
1  2

复制的好处

复制数据框可确保父数据框保持不变。当对一个数据框执行多个操作时，这一点尤其重要，并且保留原始数据以供以后分析或比较至关重要。

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

print(df)
   x
0  1
1  2

在此修改后的代码片段中，df_sub_copy 是 df 的副本。因此，更改 df_sub_copy.x 对 df 没有影响。

注意： 需要注意的是，在较新版本的 Pandas 中，数据帧索引的行为已发生变化。在 Pandas 1.0 及更早版本中，索引数据框默认返回一个副本。然而，在 Pandas 1.1 及更高版本中，索引返回一个视图。为了确保跨版本的行为一致，建议在创建数据帧子集时始终使用“.copy()”方法。

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