Pandas のビュー生成とコピー生成のルール

Pandas は、DataFrame でのスライス操作の結果がビューになるか、それともコピー。これらのルールを理解することで、データ操作を最適化し、予期しない動作を回避できます。

常にコピーを生成する操作から開始します:

1. 特に変更するように設計された操作を除くすべての操作DataFrame をインプレースに配置し、コピーを作成します。
2. 特定の操作のみが inplace=True パラメーターをサポートしており、元の DataFrame で直接変更を行うことができます。

次に、操作を考えてみましょう。

3. .loc、.iloc、.iat、.at などの値を設定するインデクサーは、インプレースで動作し、コピーを作成せずに元の DataFrame を変更します。
4. 単一 dtype オブジェクトからデータを取得するインデクサーは、基になるメモリ レイアウトによってこの最適化が妨げられない限り、通常、ビューを作成します。
5. 逆に、複数 dtype オブジェクトからデータを取得するインデクサーは、ビューを作成します。

例について:

• df.query('2
• df.iloc[3] = 70 および df.ix[1, 'B':'E'] = 222 は、single-dtype オブジェクトにアクセスし、値をその場で設定するため、df を変更します。
• df[df.C
• ただし、 df[df.C

クエリに基づいて特定の値を変更するには、正しい loc 構文を使用します:

df.loc[df.C 
これらのルールに従うことで、Pandas がいつビューまたはコピーを生成するかを明確に理解し、Python スクリプト内で効率的なデータ操作を確保できます。