Pourquoi la création d'une copie DataFrame est-elle essentielle dans Pandas ?

Lorsque vous travaillez avec Pandas, il est crucial de comprendre la distinction entre la création d'un bloc de données copier et simplement y faire référence. Bien que l'indexation d'un bloc de données à l'aide de my_dataframe[features_list] renvoie une vue, certains programmeurs préfèrent copier le bloc de données à l'aide de .copy() pour des raisons spécifiques.

Avantages de la création d'une copie :

• Sous-ensemble immuable : Une copie garantit que les modifications apportées au sous-ensemble (par exemple, X) n'affecteront pas le bloc de données d'origine (my_dataframe). Ceci est particulièrement important lorsque vous souhaitez isoler les opérations et éviter des conséquences inattendues.

Inconvénients de ne pas copier :

• Les modifications se propagent : si vous ne créez pas de copie, les modifications apportées au sous-ensemble auront un impact direct sur le bloc de données d'origine. Considérez ce code :

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

Comme vous pouvez le constater, la modification de df_sub a également modifié df.

Remarque sur la dépréciation :

Il est important de noter que dans les versions plus récentes de Pandas, l'approche recommandée consiste à utiliser les méthodes loc ou iloc pour l'indexation, qui créent implicitement une copie sans avoir besoin de .copy(). Cependant, l'utilisation obsolète de .copy() reste pertinente pour les anciennes versions de Pandas.

En comprenant l'importance de la création d'une copie, vous pouvez gérer efficacement les trames de données dans Pandas, protégeant ainsi vos données d'origine des modifications involontaires.