Правила Pandas для просмотра и создания копий

Pandas использует определенные правила при принятии решения о том, приводит ли операция среза к DataFrame к представлению или к копия. Понимая эти правила, вы сможете оптимизировать манипулирование данными и избежать неожиданного поведения.

Начиная с операций, которые всегда создают копии:

1. Все операции, кроме тех, которые специально предназначены для изменения DataFrame на месте, создайте копии.
2. Только определенные операции поддерживают параметр inplace=True, который позволяет вносить изменения непосредственно в оригинал. DataFrame.

Далее давайте рассмотрим операции, которые могут привести к представлениям:

3. Индексатор, который устанавливает значения, такие как .loc, .iloc, .iat и . at работает на месте, изменяя исходный DataFrame без создания копии.
4. Индексатор, извлекающий данные из объект с одним типом d обычно создает представление, если базовая структура памяти не исключает эту оптимизацию.
5. И наоборот, индексатор, который извлекает данные из объекта с несколькими типами d, всегда создает копию.

Что касается ваших примеров:

• df.query('2
• df.iloc[3] = 70 и df.ix[1, 'B':'E'] = 222 изменяют df, поскольку они обращаются к объектам с одним типом d и устанавливают значения на месте.
• df[df.C
• Однако df[df.C

Чтобы изменить определенные значения на основе запроса, используйте правильный loc синтаксис:

df.loc[df.C 
Придерживаясь этих правил, вы сможете получить четкое представление о том, когда Pandas генерирует представления или копии, обеспечивая эффективное манипулирование данными в ваших скриптах Python.