पांडा: Subindexing dataframes:</p> <pre><code>bar = foo.iloc[3:5,1:4] </code></pre> <p>करता <code>bar</code> उन तत्वों की एक प्रति दबाए रखें: प्रतियां विचारों

Question

बनाम मैं एक dataframe

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

है और मैं अपने डेटा के एक उपसमूह से दूसरे dataframe बनाने कहो foo से? क्या इसके बजाय उस डेटा के view बनाने का कोई तरीका है? यदि हां, तो क्या होगा यदि मैं इस दृश्य में डेटा को संशोधित करने का प्रयास करता हूं? क्या पांडस copy-on-write तंत्र प्रदान करता है?

Answer 1

आपका उत्तर पांडा दस्तावेज़ों में स्थित है: returning-a-view-versus-a-copy।

जब भी लेबल की एक सरणी या एक बूलियन वेक्टर अनुक्रमण ऑपरेशन में शामिल कर रहे हैं, परिणाम एक प्रति हो जाएगा। एकल लेबल/स्केलर इंडेक्सिंग और स्लाइसिंग के साथ, उदा। df.ix [3: 6] या df.ix [:, 'ए'], एक दृश्य वापस किया जाएगा।

अपने उदाहरण में, bar एक foo के स्लाइस की दृश्य है। यदि आप प्रति कॉपी करना चाहते थे, तो आप copy विधि का उपयोग कर सकते थे। bar संशोधित करने से foo भी संशोधित होता है। पांडा में कॉपी-ऑन-राइट तंत्र नहीं दिखता है।

वर्णन करने के लिए नीचे मेरी कोड उदाहरण देखें:

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