Pandas : Comprendre les règles de génération de vues et de copies
Confusion dans l'identification des vues et des copies
Déterminer si une sélection dans un Pandas DataFrame aboutit à une vue ou à une copie peut être déroutant. Cette confusion provient principalement de la variété des opérations d'indexation et de leurs comportements variables.
Règles générales
Exemples spécifiques
Attribuer des valeurs à une comparaison :
<code class="python">df[df.C <= df.B] = 7654321</code>
Cette affectation modifie le DataFrame df d'origine car l'indexeur .loc est utilisé pour définir les valeurs sur place.
Indexation chaînée :
<code class="python">df[df.C <= df.B].loc[:, 'B':'E']</code>
Cette opération est déconseillée car elle peut ne pas être fiable. Pour éviter des problèmes potentiels, utilisez plutôt la syntaxe suivante :
<code class="python">df.loc[df.C <= df.B, 'B':'E']</code>
Modification des valeurs en fonction d'une requête
Pour modifier toutes les valeurs d'un DataFrame qui répond à une condition de requête spécifique, utilisez l'indexeur loc avec la condition de requête comme argument. Par exemple :
<code class="python">df.loc[df.C <= df.B, 'E'] = 40</code>
Cette affectation modifiera uniquement les valeurs de la colonne « E » pour les lignes où df.C est inférieur ou égal à df.B.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!