Comprender la importancia de copiar marcos de datos en Pandas

En Pandas, al seleccionar una parte de un marco de datos, es una práctica común utilizar '.copy() 'Método para crear una copia del marco de datos original. Este enfoque garantiza que cualquier cambio realizado en el subconjunto no afectará el marco de datos principal.

¿Por qué hacer una copia?

De forma predeterminada, la indexación de un marco de datos devuelve un vista del marco de datos original, en lugar de una copia. Esto significa que cualquier modificación realizada en el subconjunto afectará directamente al marco de datos principal. Para mantener la integridad del marco de datos principal, es esencial crear una copia usando el método '.copy()'.

Consecuencias de no copiar

Considere las siguiente fragmento de código:

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

En este ejemplo, df_sub es una vista de df. Como resultado, establecer df_sub.x en -1 también modifica df.x:

print(df)
   x
0 -1
1  2

Beneficios de copiar

Copiar marcos de datos garantiza que el marco de datos principal permanezca intacto. Esto es particularmente importante cuando se realizan múltiples operaciones en un marco de datos y es crucial preservar los datos originales para su posterior análisis o comparación.

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

print(df)
   x
0  1
1  2

En este fragmento de código modificado, df_sub_copy es una copia de df. Como resultado, cambiar df_sub_copy.x no tiene ningún impacto en df.

Nota: Es importante tener en cuenta que el comportamiento de la indexación de marcos de datos ha cambiado en las versiones más recientes de Pandas. En Pandas 1.0 y versiones anteriores, la indexación de un marco de datos devuelve una copia de forma predeterminada. Sin embargo, en Pandas 1.1 y posteriores, la indexación devuelve una vista. Para garantizar un comportamiento coherente en todas las versiones, se recomienda utilizar siempre el método '.copy()' al crear subconjuntos de marcos de datos.