我为什么要在熊猫中复制数据框

当从父数据帧中选择子数据帧时，我注意到一些程序员使用该.copy()方法复制数据帧。

他们为什么要复制数据框？如果我不复制怎么办？

这扩展了保罗的答案。在Pandas中，对DataFrame进行索引将返回对初始DataFrame的引用。因此，更改子集将更改初始DataFrame。因此，如果要确保不更改初始DataFrame，则需要使用该副本。考虑以下代码：

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

你会得到：

x
0 -1
1  2

相反，以下内容使df保持不变：

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

因为如果您不进行复制，那么即使您将dataFrame分配给其他名称，索引仍然可以在其他地方进行操作。

例如：

df2 = df
func1(df2)
func2(df)

func1可以通过修改df2来修改df，因此要避免这种情况：

df2 = df.copy()
func1(df2)
func2(df)

必须提到返回的副本或视图取决于索引的类型。

大熊猫文档说：

返回视图与副本

关于何时返回数据视图的规则完全取决于NumPy。每当索引操作涉及标签数组或布尔向量时，结果将是副本。使用单个标签/标量索引和切片，例如df.ix [3：6]或df.ix [:,'A']，将返回视图。

主要目的是避免链接索引并消除SettingWithCopyWarning。

在这里，链式索引就像 dfc['A'][0] = 111

该文件说，在返回视图或副本时，应避免链接索引。这是该文档中经过稍微修改的示例：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: dfc = pd.DataFrame({'A':['aaa','bbb','ccc'],'B':[1,2,3]})

In [3]: dfc
Out[3]:
    A   B
0   aaa 1
1   bbb 2
2   ccc 3

In [4]: aColumn = dfc['A']

In [5]: aColumn[0] = 111
SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

In [6]: dfc
Out[6]:
    A   B
0   111 1
1   bbb 2
2   ccc 3

这aColumn是一个视图，而不是原始DataFrame的副本，因此修改aColumn也将导致原始数据dfc被修改。接下来，如果我们首先索引该行：

In [7]: zero_row = dfc.loc[0]

In [8]: zero_row['A'] = 222
SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

In [9]: dfc
Out[9]:
    A   B
0   111 1
1   bbb 2
2   ccc 3

这次zero_row是副本，因此原始文件dfc没有被修改。

从上面的两个示例中，我们可以看出是否要更改原始DataFrame是不明确的。如果您编写以下内容，则尤其危险：

In [10]: dfc.loc[0]['A'] = 333
SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

In [11]: dfc
Out[11]:
    A   B
0   111 1
1   bbb 2
2   ccc 3

这次根本没有用。在这里我们想要更改dfc，但实际上我们修改了一个中间值dfc.loc[0]，该中间值是一个副本，被立即丢弃。很难预测中间值是dfc.loc[0]还是dfc['A']视图或副本，因此无法保证是否会更新原始DataFrame。这就是为什么应该避免链接索引的原因，而pandas会SettingWithCopyWarning为这种链接索引更新生成。

现在是的使用.copy()。要消除该警告，请复制一份以明确表达您的意图：

In [12]: zero_row_copy = dfc.loc[0].copy()

In [13]: zero_row_copy['A'] = 444 # This time no warning

由于您正在修改副本，因此您知道原件dfc永远不会更改，并且您不希望更改。您的期望与行为匹配，然后SettingWithCopyWarning消失。

注意，如果确实要修改原始DataFrame，则文档建议您使用loc：

In [14]: dfc.loc[0,'A'] = 555

In [15]: dfc
Out[15]:
    A   B
0   555 1
1   bbb 2
2   ccc 3

通常，对副本进行处理比对原始数据帧进行处理更为安全，除非您知道不再需要原始文件并希望继续使用可操纵的版本。通常，原始数据帧仍然可以与操纵版本进行​​比较，等等。因此，大多数人都在处理副本并最终合并。

假设您具有以下数据框

df1
     A    B    C    D
4 -1.0 -1.0 -1.0 -1.0
5 -1.0 -1.0 -1.0 -1.0
6 -1.0 -1.0 -1.0 -1.0
6 -1.0 -1.0 -1.0 -1.0

当您想要创建df2与相同的其他对象时df1，无需copy

df2=df1
df2
     A    B    C    D
4 -1.0 -1.0 -1.0 -1.0
5 -1.0 -1.0 -1.0 -1.0
6 -1.0 -1.0 -1.0 -1.0
6 -1.0 -1.0 -1.0 -1.0

并只想如下修改df2值

df2.iloc[0,0]='changed'

df2
         A    B    C    D
4  changed -1.0 -1.0 -1.0
5       -1 -1.0 -1.0 -1.0
6       -1 -1.0 -1.0 -1.0
6       -1 -1.0 -1.0 -1.0

同时df1也要更改

df1
         A    B    C    D
4  changed -1.0 -1.0 -1.0
5       -1 -1.0 -1.0 -1.0
6       -1 -1.0 -1.0 -1.0
6       -1 -1.0 -1.0 -1.0

由于两个df相同object，因此我们可以使用id

id(df1)
140367679979600
id(df2)
140367679979600

因此，它们作为同一对象，一个更改另一个对象也将传递相同的值。

如果我们添加copy，和现在df1并且df2被认为是不同的object，如果我们对其中一个进行相同的更改，则另一个不会更改。

df2=df1.copy()
id(df1)
140367679979600
id(df2)
140367674641232

df1.iloc[0,0]='changedback'
df2
         A    B    C    D
4  changed -1.0 -1.0 -1.0
5       -1 -1.0 -1.0 -1.0
6       -1 -1.0 -1.0 -1.0
6       -1 -1.0 -1.0 -1.0

值得一提的是，当您对原始数据帧进行子集设置时，也可以安全地添加副本，以避免 SettingWithCopyWarning