¿Por qué es esencial crear una copia de un marco de datos en Pandas?

Al trabajar con Pandas, es fundamental comprender la distinción entre crear un marco de datos copiarlo y simplemente hacer referencia a él. Si bien la indexación de un marco de datos usando my_dataframe[features_list] devuelve una vista, algunos programadores prefieren copiar el marco de datos usando .copy() por razones específicas.

Ventajas de crear una copia:

• Subconjunto inmutable: Una copia garantiza que los cambios realizados en el subconjunto (por ejemplo, X) no afectarán el marco de datos original (my_dataframe). Esto es particularmente importante cuando desea aislar operaciones y evitar consecuencias no deseadas.

Desventajas de no copiar:

• Los cambios se propagan: Si no crea una copia, los cambios realizados en el subconjunto afectarán directamente al marco de datos original. Considere este código:

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

Como puede ver, la modificación de df_sub también ha alterado df.

Nota de obsolescencia:

Es importante tener en cuenta que en las versiones más recientes de Pandas, el enfoque recomendado es utilizar los métodos loc o iloc para la indexación, que crean implícitamente una copia sin la necesidad de .copy(). Sin embargo, el uso obsoleto de .copy() sigue siendo relevante para versiones anteriores de Pandas.

Al comprender la importancia de crear una copia, puede administrar eficazmente los marcos de datos en Pandas, manteniendo sus datos originales a salvo de modificaciones no deseadas.