Pandas DataFrame可变性

Question

我对Panda的Dataframe很新,如果有人可以通过以下示例简要讨论DataFrame的可变性,我将非常感激:

d1=pd.date_range('1/1/2016',periods=10,freq='w')
col1=['open','high','low','close']
list1=np.random.rand(10,4)
df1=pd.DataFrame(list1,d1,col1)

据我了解,目前df1是对df对象的引用.

如果我将df1或df1(例如df1.iloc[2:3,1:2])的切片作为新df的输入传递(例如df2=pd.DataFrame(df1)),df2是否会返回一个新的dataframe实例,或者仍然指的是使df1暴露给df2的df1？

关于DataFrame的可变性,我应该注意的任何其他观点都将非常感激.

Answer 1

这个:

df2 = pd.DataFrame(df1)

构造一个新的DataFrame.有一个copy参数的默认参数是False.根据文档,它意味着:

> Copy data from inputs. Only affects DataFrame / 2d ndarray input

所以数据会之间共享df2和df1默认.如果您希望不存在共享,而是完整副本,请执行以下操作:

df2 = pd.DataFrame(df1, copy=True)

或者更简洁和惯用:

df2 = df1.copy()

如果你这样做:

df2 = df1.iloc[2:3,1:2].copy()

您将再次获得一份独立副本.但是如果你这样做:

df2 = pd.DataFrame(df1.iloc[2:3,1:2])

它可能会共享数据,但如果您打算修改这种风格还不太清楚df,所以我建议不要编写这样的代码.相反,如果你不想复制,只需这样说:

df2 = df1.iloc[2:3,1:2]

总结:如果您想要引用现有数据,请不要调用pd.DataFrame()或任何其他方法.如果您想要一个独立的副本,请致电.copy().

Answer 2

它可能会共享数据，但是如果您打算修改 df，这种风格非常不清楚，所以我建议不要编写这样的代码。相反，如果您不需要副本，只需这样说：

df2 = df1.iloc[2:3,1:2]

总之：如果您想要引用现有数据，请不要调用 > pd.DataFrame() 或任何其他方法。如果你想要一个独立的副本，请调用 .copy()

我不同意。执行上述操作仍然会返回对原始 DataFrame 的切片部分的引用。因此，如果您对 df2 进行任何更改，它将反映在 df1 中。

相反，应该使用 .copy()，

df2 = df1.iloc[2:3,1:2].copy()