为什么 Pandas 建议在子集 DataFrame 时使用 `.copy()`？

为什么在 Pandas 中复制 DataFrame 很重要？

检索 DataFrame 的子集时，理解为什么程序员建议创建副本至关重要使用 .copy() 方法。默认情况下，对 Pandas 中的 DataFrame 进行子集化会返回对原始 DataFrame 的引用，这意味着对子集所做的更改会影响父 DataFrame。

如果不复制会发生什么？

在不创建副本的情况下，对子DataFrame的任何修改都会直接改变父DataFrame。例如：

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

如果您在这些更改后打印 df，您将看到第一行中的 x 值已更改为 -1，即使您只想修改子 DataFrame。

复制的好处

通过创建副本，您创建了一个新对象独立于父 DataFrame。对副本所做的更改不会影响原始文件。当您想要对数据子集执行操作而不无意中修改整个 DataFrame 时，这一点至关重要。

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

在这种情况下，df 保持不变，保留其原始值。

注意： 需要强调的是，.copy() 方法在较新版本的 Pandas 中已被弃用。相反，建议使用 .loc 和 .iloc 索引方法，这允许您在确保数据完整性的同时对 DataFrame 进行切片。

以上是为什么 Pandas 建议在子集 DataFrame 时使用 `.copy()`？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！