Pandas 何時建立視圖而不是 DataFrame 的副本？

理解 Pandas 的視圖與複製規則

在 Pandas 中處理資料幀時，理解視圖和副本之間的區別至關重要。這種差異決定了對資料幀子集進行的修改是否會影響原始資料幀。

管理視圖與副本建立的規則

• 複製：

  • 除了設定值的索引器以外的所有操作都會產生副本。
  • 傳回副本的操作包括：查詢（.query）、資料操作函數（ .fillna、.dropna) 和某些切片操作。

• 查看：

  • 設定值的索引器(_loc 、_iloc、_iat、_at）將預設就修改資料幀。
  • 取得單一資料類型物件的索引器可能是視圖或副本，具體取決於記憶體佈局。然而，這並不是一個可靠的指標。

例外與說明

• inplace=True: 某些操作提供就地選項（例如_inplace=True），它修改原始資料幀而不是返回副本。
• 多資料型別物件： 多資料型別物件上的索引器總是會產生副本。
• 鍊式索引：鍊式索引操作（例如，_[_df.C

用法範例

考慮以下範例：

<code class="python">df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,8), columns=list('ABCDEFGH'), index=range(1,9))
df[df.C <= df.B] = 7654321</code>

此操作會修改原始資料幀(_df_)，因為索引器df[df.C 由於其在設定值中的使用而充當視圖。

結論

理解 Pandas 中管理視圖與副本創建的規則對於有效的資料幀操作。透過遵循上述原則，您可以避免意外的資料修改並確保資料完整性。

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