Warum empfiehlt Pandas die Verwendung von „.copy()' beim Unterteilen von DataFrames?

Warum ist es wichtig, DataFrames in Pandas zu kopieren?

Beim Abrufen von Teilmengen von DataFrames ist es wichtig zu verstehen, warum Programmierer das Erstellen einer Kopie empfehlen mit der Methode .copy(). Standardmäßig gibt die Teilmenge von DataFrames in Pandas einen Verweis auf den ursprünglichen DataFrame zurück, was bedeutet, dass an der Teilmenge vorgenommene Änderungen Auswirkungen auf den übergeordneten DataFrame haben.

Was passiert, wenn Sie nicht kopieren?

Ohne das Erstellen einer Kopie wirken sich alle Änderungen am Unter-DataFrame direkt auf den übergeordneten DataFrame aus. Zum Beispiel:

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2]})
df_sub = df[0:1]
df_sub.x = -1

Wenn Sie df nach diesen Änderungen drucken, werden Sie sehen, dass sich der Wert von x in der ersten Zeile in -1 geändert hat, obwohl Sie nur den Sub-DataFrame ändern wollten.

Vorteile des Kopierens

Durch das Erstellen einer Kopie erstellen Sie ein neues Objekt, das vom übergeordneten DataFrame unabhängig ist. Änderungen an der Kopie haben keine Auswirkungen auf das Original. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn Sie Operationen an einer Teilmenge von Daten ausführen möchten, ohne den gesamten DataFrame unbeabsichtigt zu ändern.

df_sub_copy = df[0:1].copy()
df_sub_copy.x = -1

In diesem Fall bleibt df unverändert und behält seine ursprünglichen Werte bei.

Hinweis: Es ist wichtig zu betonen, dass die Methode .copy() in neueren Versionen von Pandas veraltet ist. Stattdessen wird empfohlen, die Indizierungsmethoden .loc und .iloc zu verwenden, die es Ihnen ermöglichen, DataFrames aufzuteilen und gleichzeitig die Datenintegrität sicherzustellen.

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