Question

我很习惯来自R的h2o框架，但在python中调整到h2o的某些方面时遇到一些麻烦。

我知道您可以使用.copy（）方法创建一个pandas数据框的副本，这样当您更新新数据框时，您也不会更新原始数据框。 h2o帧有类似的功能吗？更复杂的是，h2o帧似乎不符合功能本地/全局环境规则。

下面是一个示例，似乎只有我可以创建框架的.copy，或者让函数本地环境不更新我的全局环境，它将解决我的问题。如果我在R中创建同样的东西，那么它的行为完全符合预期，并且实际上并没有修改我原来的h2o框架中的列，那么如何让python以相同的方式工作呢？

##### A FUNCTION TO CHANGE THE VALUE OF A COLUMN
def test_func(train_df,
              var):

    train_df[var] = train_df[var].log()

    return(train_df)

##### TRY TO CREATE A NEW COPY OF THE FRAME WITH THE COLUMN CHANGED
new_df = test_func(train_df = old_df,
                   var = 'target')

##### THE COLUMN IN BOTH new_df AND old_df has both been changed.

Answer 1

如果要创建数据框的副本，可以使用h2o.deep_copy(data, xid)。（其中xid是您为后端H2OFrame提供的字符串ID）

如果你有数据帧df并且你做了

old_df = df
new_df = df

old_df和new_df都会在后端指向相同的h2oframe（df），因此对old_df所做的任何更改都将反映在new_df中。

如果您想将更改分开，您可以这样做：

new_df = h2o.deep_copy(df, 'new_df')

Python创建h2o框架的副本

1 个答案: