Mengapa Pandas Mengesyorkan Menggunakan `.copy()` Apabila Subset DataFrames?

Mengapakah Penting untuk Menyalin DataFrames dalam Panda?

Apabila mendapatkan subset DataFrames, adalah penting untuk memahami sebab pengaturcara mengesyorkan membuat salinan menggunakan kaedah .copy(). Secara lalai, subset DataFrames dalam Pandas mengembalikan rujukan kepada DataFrame asal, bermakna perubahan yang dibuat pada subset mempengaruhi DataFrame induk.

Apa Yang Terjadi Jika Anda Tidak Menyalin?

Tanpa membuat salinan, sebarang pengubahsuaian pada sub-DataFrame akan secara langsung mengubah DataFrame induk. Contohnya:

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

Jika anda mencetak df selepas perubahan ini, anda akan melihat bahawa nilai x dalam baris pertama telah berubah kepada -1, walaupun anda hanya berniat untuk mengubah suai sub-DataFrame.

Faedah Menyalin

Dengan mencipta salinan, anda mencipta objek baharu yang bebas daripada DataFrame induk. Perubahan yang dibuat pada salinan tidak akan menjejaskan salinan asal. Ini penting apabila anda ingin melakukan operasi pada subset data tanpa mengubah suai keseluruhan DataFrame secara tidak sengaja.

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

Dalam kes ini, df kekal tidak berubah, mengekalkan nilai asalnya.

Nota: Adalah penting untuk ditekankan bahawa kaedah .copy() telah ditamatkan dalam yang lebih baharu versi Panda. Sebaliknya, anda disyorkan untuk menggunakan kaedah pengindeksan .loc dan .iloc, yang membolehkan anda memotong DataFrames sambil memastikan integriti data.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pandas Mengesyorkan Menggunakan `.copy()` Apabila Subset DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!