Reglas de Pandas para generación de vista versus copia

Pandas emplea reglas específicas al decidir si una operación de división en un DataFrame da como resultado una vista o una Copiar. Al comprender estas reglas, puede optimizar la manipulación de sus datos y evitar comportamientos inesperados.

Comenzando con operaciones que siempre generan copias:

1. Todas las operaciones, excepto aquellas que están diseñadas específicamente para modificar el DataFrame en el lugar, cree copias.
2. Solo ciertas operaciones admiten el parámetro inplace=True, que permite que las modificaciones ocurran directamente en el DataFrame original.

A continuación, consideremos las operaciones que pueden generar vistas:

3. Un indexador que establece valores, como .loc, .iloc, .iat y .at, opera en el lugar y modifica el DataFrame original sin crear una copia.
4. Un indexador que recupera datos de un objeto de un solo tipo generalmente crea una vista, a menos que el diseño de la memoria subyacente impida esta optimización.
5. Por el contrario, un indexador que recupera datos de un objeto de múltiples tipos siempre crea una copia.

Con respecto a sus ejemplos:

• df.query('2
• df.iloc[3] = 70 y df.ix[1, 'B':'E'] = 222 cambian df porque acceden a objetos de un solo tipo y establecen valores en el lugar.
• df[df.C
• Sin embargo, df[df.C

Para modificar valores específicos basados ​​en una consulta, use la sintaxis loc correcta:

df.loc[df.C 
Al cumplir con estas reglas, puede obtener una comprensión clara de cuándo Pandas genera vistas o copias, lo que garantiza una manipulación eficiente de los datos dentro de sus scripts de Python.