我为什么要在pandas里复制一个数据框呢？

从父数据框中select子数据框时。 我注意到一些程序员正在使用.copy（）方法复制数据框。 他们为什么要复制数据框？ 如果我不做副本会发生什么？

Answer 1

这扩大了保罗的答案。 在Pandas中，索引DataFrame会返回对初始DataFrame的引用。 因此，改变子集将改变初始的DataFrame。 因此，如果您想确保最初的DataFrame不应该改变，您会想要使用该副本。 考虑下面的代码：

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 

相比之下，下面的内容保持不变：

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

Answer 2

因为如果您不复制副本，那么即使将dataFrame分配给不同的名称，索引仍然可以在其他地方操作。

例如：

 df2 = df func1(df2) func2(df) 

func1可以通过修改df2来修改df，所以为了避免这种情况：

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

Answer 3

有必要提到，返回复制或视图取决于索引的种类。

pandas文档说：

返回一个视图与副本

有关何时返回数据视图的规则完全依赖于NumPy。 每当在索引操作中涉及标签数组或布尔向量时，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']，将返回一个视图。