为什么在选择 Pandas DataFrame 的子集时应该使用 .copy()？

Pandas 中数据帧复制的重要性

场景：

选择 DataFrame 的子集时，很常见遇到使用 .copy() 方法显式复制父 DataFrame 的代码。问题出现了：为什么这是必要的？

推理：

Pandas 数据帧的行为与传统编程语言数组不同。当索引 pandas DataFrame（例如 my_dataframe[features_list]）时，返回的值不会创建新副本，而是返回对原始 DataFrame 的视图或引用。对此视图所做的任何修改都会直接影响原始 DataFrame。

示例：

考虑以下代码：

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)

输出：

   x
0 -1
1  2

可以看到，修改df_view也修改了原来的df DataFrame。

解决方案：

为了防止出现此类意外后果，建议在修改 DataFrame 之前使用 .copy() 方法对其进行复制。这可确保对副本所做的任何更改都不会影响原始 DataFrame。

修订后的代码：

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)

输出：

   x
0  1
1  2

这种情况下，df保持不变。

好处数据框复制的功能：

• 保护原始数据：防止父 DataFrame 的意外修改。
• 数据隔离： 允许对不同子集进行独立操作DataFrame。
• 增强的性能：复制可以通过隔离当前操作不需要的数据来进行优化。

以上是为什么在选择 Pandas DataFrame 的子集时应该使用 .copy()？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！