لماذا يعد إنشاء نسخة DataFrame أمرًا ضروريًا في Pandas؟

عند العمل مع Pandas، من المهم فهم الفرق بين إنشاء إطار بيانات نسخ والرجوع إليه ببساطة. أثناء فهرسة إطار بيانات باستخدام my_dataframe[features_list] تؤدي إلى إرجاع عرض، يفضل بعض المبرمجين نسخ إطار البيانات باستخدام .copy() لأسباب محددة.

مزايا إنشاء نسخة:

• المجموعة الفرعية غير القابلة للتغيير: تضمن النسخة أن التغييرات التي تم إجراؤها على المجموعة الفرعية (على سبيل المثال، X) لن تؤثر على إطار البيانات الأصلي (my_dataframe). هذا مهم بشكل خاص عندما تريد عزل العمليات وتجنب العواقب غير المقصودة.

عيوب عدم النسخ:

• نشر التغييرات: إذا لم تقم بإنشاء نسخة، فإن التغييرات التي تم إجراؤها على المجموعة الفرعية ستؤثر بشكل مباشر على إطار البيانات الأصلي. خذ بعين الاعتبار هذا الكود:

df = DataFrame({'x': [1, 2]})
df_sub = df[0:1]  # No copy
df_sub.x = -1
print(df)  # Will output:   x
                            -1
                            2

كما ترون، تعديل df_sub قد غير df أيضًا.

ملاحظة الإهمال:

من المهم ملاحظة ذلك في الإصدارات الأحدث من Pandas، النهج الموصى به هو استخدام أساليب loc أو iloc للفهرسة، والتي تنشئ ضمنيًا نسخة دون الحاجة إلى .copy(). ومع ذلك، يظل استخدام .copy() المهمل مناسبًا للإصدارات الأقدم من Pandas.

من خلال فهم أهمية إنشاء نسخة، يمكنك إدارة إطارات البيانات بشكل فعال في Pandas، والحفاظ على بياناتك الأصلية آمنة من التعديلات غير المقصودة.