熊猫：Subindexing dataframes：复制VS观点

说我有一个数据帧熊猫：Subindexing dataframes：复制VS观点

import pandas as pd 
import numpy as np 
foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))

，我创建从我的数据的一个子集，另一个数据框：

bar = foo.iloc[3:5,1:4]

确实bar持有这些元素的副本从foo？有什么办法可以创建一个view的数据呢？如果是这样，如果我尝试修改这个视图中的数据会发生什么？熊猫是否提供任何种类的copy-on-write机制？

来源

2013-07-31 Amelio Vazquez-Reina

所以当我做bar.loc [:, [ '一'， 'B']返回一个拷贝，但是当我做bar.loc [：，'a']它返回一个视图？ – Lisa

你的答案在于熊猫文档：returning-a-view-versus-a-copy。

每当标签的阵列或一个布尔矢量参与转位操作，的结果将是一个拷贝。使用单标签/标量索引和切片，例如 df.ix [3：6]或df.ix [:,'A']，将返回视图。

在您的例子，bar是foo切片的视图。如果你想要一个拷贝，你可以使用copy方法。修改bar也会修改foo。熊猫似乎没有写入时复制机制。

见下面我的代码的例子来说明：

In [1]: import pandas as pd 
    ...: import numpy as np 
    ...: foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5))) 
    ...: 

In [2]: pd.__version__ 
Out[2]: '0.12.0.dev-35312e4' 

In [3]: np.__version__ 
Out[3]: '1.7.1' 

In [4]: # DataFrame has copy method 
    ...: foo_copy = foo.copy() 

In [5]: bar = foo.iloc[3:5,1:4] 

In [6]: bar == foo.iloc[3:5,1:4] == foo_copy.iloc[3:5,1:4] 
Out[6]: 
     1  2  3 
3 True True True 
4 True True True 

In [7]: # Changing the view 
    ...: bar.ix[3,1] = 5 

In [8]: # View and DataFrame still equal 
    ...: bar == foo.iloc[3:5,1:4] 
Out[8]: 
     1  2  3 
3 True True True 
4 True True True 

In [9]: # It is now different from a copy of original 
    ...: bar == foo_copy.iloc[3:5,1:4] 
Out[9]: 
     1  2  3 
3 False True True 
4 True True True

来源

2013-07-31 04:12:35 davidshinn

所以当我做bar.loc [:, ['a'，'b']]它会返回一个副本，但是当我做bar.loc [:,'a']它会返回一个视图？ – Lisa

bar.loc [:,'a']就像一个slice，它返回一个视图vs vs.loc [:, ['a'，'b']]，它使用列表索引返回一个副本。请注意，bar.loc [:, ['a']]也会返回一个副本。 – davidshinn

bar ['a']怎么样？这是一个观点还是一个副本？ – Lisa

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