如何根據查詢修改 Pandas 資料框而不出現意外行為？

了解Pandas 視圖與複製規則

問題陳述

問題陳述

Pandas Python 資料操作庫，提供了一系列選擇和修改資料幀的方法。但是，確定選擇何時建立原始資料幀的副本或其視圖可能會令人困惑。這種歧義會導致在嘗試修改資料時出現意外行為。

簡單規則

• 為了解決這個混亂，這裡有一些管理Pandas 的查看與複製行為的簡單規則:
• 所有操作通常都會產生一個副本。
• 如果指定 inplace=True 參數，則就地進行修改，但只有某些操作支援此功能。
• 用於設定的索引器（例如.loc、.iloc、.iat、.at）就地設定值。

用於取得單一資料類型物件的索引器通常會傳回一個視圖。然而，由於記憶體佈局的考慮，這種行為並不完全可靠。

用於取得多資料類型物件的索引器總是會建立一個副本。

將規則應用於特定情況

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

讓我們檢查一下您提到的複雜情況：

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

在這種情況下，適用索引器設定的規則。由於條件涉及兩列的比較，Pandas 會建立資料幀的中間副本來評估條件。然後就地修改該副本。因此，該表達式成功更改了原始資料幀中的值。

但是，鍊式索引表達式：

違反了規則。連結兩個索引器會建立單獨的 Python 操作，使 Pandas 難以可靠地攔截。這可能會導致意外行為，因此強烈建議不要這樣做。

使用查詢修改資料幀

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

要根據查詢修改資料幀值，請使用以下方法：此表達式使用單一索引器來評估查詢條件並指定要修改的列子集。它比鍊式索引方法更快、更可靠。

以上是如何根據查詢修改 Pandas 資料框而不出現意外行為？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！