Comment puis-je modifier les trames de données Pandas en fonction de requêtes sans comportement inattendu ?

Comprendre les règles d'affichage et de copie de Pandas

Énoncé du problème

Pandas, une donnée Python populaire bibliothèque de manipulation, fournit une gamme de méthodes pour sélectionner et modifier des trames de données. Cependant, il peut être déroutant de déterminer quand une sélection crée une copie du dataframe d'origine ou une vue sur celui-ci. Cette ambiguïté entraîne un comportement inattendu lors de la tentative de modification des données.

Règles simples

Pour résoudre cette confusion, voici quelques règles simples qui régissent le comportement d'affichage et de copie des Pandas. :

• Toutes les opérations génèrent généralement une copie.
• Si l'argument inplace=True est spécifié, les modifications sont effectuées sur place, mais seules certaines opérations prennent en charge cette fonctionnalité.
• Les indexeurs utilisés pour définir (par exemple, .loc, .iloc, .iat, .at) définissent les valeurs sur place.
• Les indexeurs utilisés pour accéder à un objet de type unique renvoient généralement une vue. Cependant, ce comportement n'est pas entièrement fiable en raison de considérations liées à la disposition de la mémoire.
• Les indexeurs utilisés pour accéder aux objets de types multiples créent toujours une copie.

Application des règles à Cas spécifiques

Examinons le cas complexe que vous évoquez :

df[df.C <= df.B] = 7654321

Dans ce cas, la règle de paramétrage avec un indexeur s'applique. Puisque la condition implique la comparaison de deux colonnes, Pandas crée une copie intermédiaire de la trame de données pour évaluer la condition. Cette copie est ensuite modifiée sur place. Par conséquent, cette expression modifie avec succès les valeurs dans le dataframe d'origine.

Cependant, l'expression d'indexation chaînée :

df[df.C <= df.B].ix[:, 'B':'E']

enfreint les règles. Le chaînage de deux indexeurs crée des opérations Python distinctes, ce qui rend difficile une interception fiable par Pandas. Cela peut conduire à un comportement inattendu et est donc fortement déconseillé.

Modification des dataframes avec des requêtes

Pour modifier les valeurs des dataframes en fonction d'une requête, utilisez l'approche suivante :

df.loc[df.C <= df.B, 'B':'E'] = 7654321

Cette expression utilise un seul indexeur pour à la fois évaluer la condition de requête et spécifier le sous-ensemble de colonnes à modifier. C'est à la fois plus rapide et plus fiable que l'approche d'indexation chaînée.

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!