


Pourquoi devriez-vous toujours copier les DataFrames Pandas lors de la sélection de sous-ensembles ?
Comprendre l'importance de la copie de blocs de données dans Pandas
Dans Pandas, lors de la sélection d'une partie d'un bloc de données, il est courant d'utiliser le '.copy() ' méthode pour créer une copie du bloc de données d'origine. Cette approche garantit que toute modification apportée au sous-ensemble n'affectera pas le bloc de données parent.
Pourquoi faire une copie ?
Par défaut, l'indexation d'un bloc de données renvoie un vue du bloc de données d'origine, plutôt qu'une copie. Cela signifie que toute modification apportée au sous-ensemble aura un impact direct sur la trame de données parent. Pour maintenir l'intégrité du bloc de données parent, il est essentiel de créer une copie à l'aide de la méthode '.copy()'.
Conséquences de la non-copie
Considérez les extrait de code suivant :
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2]}) df_sub = df.iloc[0:1] df_sub.x = -1
Dans cet exemple, df_sub est une vue de df. Par conséquent, définir df_sub.x sur -1 modifie également df.x :
print(df) x 0 -1 1 2
Avantages de la copie
La copie des trames de données garantit que la trame de données parent reste intact. Ceci est particulièrement important lorsque plusieurs opérations sont effectuées sur une trame de données et il est crucial de conserver les données d'origine pour une analyse ou une comparaison ultérieure.
df_sub_copy = df.iloc[0:1].copy() df_sub_copy.x = -1 print(df) x 0 1 1 2
Dans cet extrait de code modifié, df_sub_copy est une copie de df. Par conséquent, la modification de df_sub_copy.x n'a aucun impact sur df.
Remarque : Il est important de noter que le comportement de l'indexation des trames de données a changé dans les versions plus récentes de Pandas. Dans Pandas 1.0 et versions antérieures, l'indexation d'un bloc de données renvoie une copie par défaut. Cependant, dans Pandas 1.1 et versions ultérieures, l'indexation renvoie une vue. Pour garantir un comportement cohérent entre les versions, il est recommandé de toujours utiliser la méthode « .copy() » lors de la création de sous-ensembles de blocs de données.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
