Warum sollte ich .copy() verwenden, wenn ich mit Pandas DataFrames arbeite?

Warum ist das Erstellen einer DataFrame-Kopie in Pandas unerlässlich?

Bei der Arbeit mit Pandas ist es wichtig, den Unterschied zwischen dem Erstellen eines Datenrahmens zu verstehen kopieren und einfach referenzieren. Während die Indizierung eines Datenrahmens mit my_dataframe[features_list] eine Ansicht zurückgibt, bevorzugen einige Programmierer aus bestimmten Gründen das Kopieren des Datenrahmens mit .copy().

Vorteile der Erstellung einer Kopie:

• Unveränderliche Teilmenge: Eine Kopie stellt sicher, dass an der Teilmenge (z. B. X) vorgenommene Änderungen keinen Einfluss auf den ursprünglichen Datenrahmen (my_dataframe) haben. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie Vorgänge isolieren und unbeabsichtigte Folgen vermeiden möchten.

Nachteile des Nicht-Kopierens:

• Änderungen breiten sich aus: Wenn Sie keine Kopie erstellen, wirken sich Änderungen an der Teilmenge direkt auf den ursprünglichen Datenrahmen aus. Betrachten Sie diesen Code:

df = DataFrame({'x': [1, 2]})
df_sub = df[0:1]  # No copy
df_sub.x = -1
print(df)  # Will output:   x
                            -1
                            2

Wie Sie sehen können, hat die Änderung von df_sub auch df verändert.

Veraltungshinweis:

Es ist wichtig zu beachten, dass in neueren Versionen von Pandas die Verwendung der loc- oder iloc-Methoden zur Indizierung empfohlen wird, die implizit eine Kopie erstellen, ohne dass .copy() erforderlich ist. Die veraltete Verwendung von .copy() bleibt jedoch für ältere Versionen von Pandas relevant.

Wenn Sie die Bedeutung der Erstellung einer Kopie verstehen, können Sie Datenrahmen in Pandas effektiv verwalten und Ihre Originaldaten vor unbeabsichtigten Änderungen schützen.

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