Question

说我有数据框

import pandas as pd
import numpy as np
foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))

我从我的数据子集中创建了另一个数据框：

bar = foo.iloc[3:5,1:4]

bar是否foo保留了这些元素的副本？有没有办法创建view的数据呢？如果是这样，如果我尝试修改此视图中的数据会发生什么？ Pandas是否提供任何copy-on-write机制？

Answer 1

你的答案在于pandas docs：returning-a-view-versus-a-copy。

每当涉及标签数组或布尔向量时在索引操作中，结果将是一个副本。使用单标签/标量索引和切片，例如df.ix [3：6]或df.ix [：，'A']，视图将被返回。

在您的示例中，bar是foo切片的视图。如果您想要副本，则可以使用copy方法。修改bar也会修改foo。 pandas似乎没有写入时复制机制。

请参阅下面的代码示例来说明：

In [1]: import pandas as pd
   ...: import numpy as np
   ...: foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))
   ...: 

In [2]: pd.__version__
Out[2]: '0.12.0.dev-35312e4'

In [3]: np.__version__
Out[3]: '1.7.1'

In [4]: # DataFrame has copy method
   ...: foo_copy = foo.copy()

In [5]: bar = foo.iloc[3:5,1:4]

In [6]: bar == foo.iloc[3:5,1:4] == foo_copy.iloc[3:5,1:4]
Out[6]: 
      1     2     3
3  True  True  True
4  True  True  True

In [7]: # Changing the view
   ...: bar.ix[3,1] = 5

In [8]: # View and DataFrame still equal
   ...: bar == foo.iloc[3:5,1:4]
Out[8]: 
      1     2     3
3  True  True  True
4  True  True  True

In [9]: # It is now different from a copy of original
   ...: bar == foo_copy.iloc[3:5,1:4]
Out[9]: 
       1     2     3
3  False  True  True
4   True  True  True

熊猫：子索引数据帧：副本与视图

1 个答案: