Pandas DataFrame のサブセットを選択するときに .copy() を使用する必要があるのはなぜですか?

Pandas でのデータ フレームのコピーの重要性

シナリオ:

DataFrame のサブセットを選択するときに、 .copy() メソッドを使用して親 DataFrame のコピーを明示的に作成するコードに遭遇します。なぜこれが必要なのかという疑問が生じます。

理由:

Pandas データフレームは、従来のプログラミング言語の配列とは異なる動作をします。 pandas DataFrame (my_dataframe[features_list] など) にインデックスを付ける場合、戻り値は新しいコピーを作成せず、元の DataFrame へのビューまたは参照を返します。このビューに加えられた変更は、元の DataFrame に直接影響します。

例:

次のコードを考えてみましょう:

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2]})
df_view = df[0:1]  # Returns a view of the first row
df_view['x'] = -1

# Check the original DataFrame
print(df)

出力:

   x
0 -1
1  2

ご覧のとおり、df_view を変更すると元の df も変更されましたDataFrame.

解決策:

このような意図しない結果を防ぐために、DataFrame を変更する前に .copy() メソッドを使用して DataFrame のコピーを作成することをお勧めします。これにより、コピーに加えられた変更が元の DataFrame に影響を与えないことが保証されます。

改訂コード:

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2]})
df_copy = df[0:1].copy()  # Makes a copy of the first row
df_copy['x'] = -1

# Check the original DataFrame
print(df)

出力:

   x
0  1
1  2

この場合、df は変更されません。

データの利点フレームのコピー:

• 元のデータの保護: 親データフレームへの誤った変更を防ぎます。
• データの分離: 許可しますの異なるサブセットに対する独立した操作の場合DataFrame.
• パフォーマンスの向上: コピーにより、現在の操作に必要のないデータを分離することで最適化が可能になります。

以上がPandas DataFrame のサブセットを選択するときに .copy() を使用する必要があるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。