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python - Pandas:子索引数据框:副本与 View

coder 2023-05-26 原文

假设我有一个数据框

import pandas as pd
import numpy as np
foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))

然后我从我的数据子集创建另一个数据框:

bar = foo.iloc[3:5,1:4]

bar 是否包含 foo 中这些元素的副本？有什么方法可以创建该数据的 view 吗？如果是这样，如果我尝试在此 View 中修改数据会发生什么？ Pandas 是否提供任何类型的 copy-on-write机制？

最佳答案

您的答案在 pandas 文档中:returning-a-view-versus-a-copy .

Whenever an array of labels or a boolean vector are involved in the indexing operation, the result will be a copy. With single label / scalar indexing and slicing, e.g. df.ix[3:6] or df.ix[:, 'A'], a view will be returned.

在您的示例中，bar 是 foo 切片的 view。如果您想要 copy，您可以使用 copy 方法。修改 bar 也会修改 foo。 pandas 似乎没有写时复制机制。

请看下面我的代码示例来说明:

In [1]: import pandas as pd
   ...: import numpy as np
   ...: foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))
   ...: 

In [2]: pd.__version__
Out[2]: '0.12.0.dev-35312e4'

In [3]: np.__version__
Out[3]: '1.7.1'

In [4]: # DataFrame has copy method
   ...: foo_copy = foo.copy()

In [5]: bar = foo.iloc[3:5,1:4]

In [6]: bar == foo.iloc[3:5,1:4] == foo_copy.iloc[3:5,1:4]
Out[6]: 
      1     2     3
3  True  True  True
4  True  True  True

In [7]: # Changing the view
   ...: bar.ix[3,1] = 5

In [8]: # View and DataFrame still equal
   ...: bar == foo.iloc[3:5,1:4]
Out[8]: 
      1     2     3
3  True  True  True
4  True  True  True

In [9]: # It is now different from a copy of original
   ...: bar == foo_copy.iloc[3:5,1:4]
Out[9]: 
       1     2     3
3  False  True  True
4   True  True  True

关于python - Pandas:子索引数据框:副本与 View ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17960511/

子索pythoncodeTruestrongpandaschained-assignment

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