Question

从Pandas数据框中选择数据时，有时会返回一个视图，有时会返回一个副本。虽然这背后有一个逻辑，有没有办法强制Pandas 显式地返回一个视图或副本？

Answer 1

您的问题分为两部分：（1）如何制作视图（请参阅本答案的底部），以及（2）如何制作副本。

我将演示一些示例数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[None,10,20],[7,8,9]], columns=['x','y','z'])

# which looks like this:
     x   y   z
0   1   2   3
1   4   5   6
2 NaN  10  20
3   7   8   9

如何制作副本：一种选择是在执行任何操作后显式复制DataFrame。例如，假设我们选择的是没有NaN的行：

df2 = df[~df['x'].isnull()]
df2 = df2.copy()

然后，如果您修改df2中的值，您会发现修改不会传播回原始数据（df），并且Pandas不会警告＆＃34;正在尝试在副本上设置值来自DataFrame＆＃34;

的切片

df2['x'] *= 100

# original data unchanged
print(df)

    x   y   z
0   1   2   3
1   4   5   6
2 NaN  10  20
3   7   8   9

# modified data
print(df2)

     x  y  z
0  100  2  3
1  400  5  6
3  700  8  9

注意：您可以通过明确复制来降低性能。

如何忽略警告：或者，在某些情况下，您可能不关心是否返回视图或副本，因为您的目的是永久修改数据并且永远不会返回原始数据。在这种情况下，您可以取消警告并快速前进（只是不要忘记您已将其关闭，并且原始数据可能会或可能不会被您的代码修改，因为df2可能是也可能不是副本）：

pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'

有关详细信息，请参阅How to deal with SettingWithCopyWarning in Pandas?

上的答案

如何制作视图：Pandas会随时随地隐式地制作视图。关键是要使用df.loc[row_indexer,col_indexer]方法。例如，要将列y的值乘以100仅适用于列x不为空的行，我们会写：

mask = ~df['x'].isnull()
df.loc[mask, 'y'] *= 100

# original data has changed
print(df)

     x    y   z
0  1.0  200   3
1  4.0  500   6
2  NaN   10  20
3  7.0  800   9

强制返回“查看”而不是复制熊猫？

1 个答案: