Pandas で DataFrame コピーの作成が不可欠なのはなぜですか?

Pandas を使用する場合、データ フレームの作成の違いを理解することが重要ですコピーして単に参照するだけです。 my_dataframe[features_list] を使用してデータ フレームのインデックスを作成するとビューが返されますが、一部のプログラマーは、特定の理由から .copy() を使用してデータ フレームをコピーすることを好みます。

コピーを作成する利点:

• Immutable Subset: コピーにより、サブセット (X など) に加えられた変更が元のデータ フレーム (my_dataframe) に影響を与えないことが保証されます。これは、操作を分離して予期しない結果を回避したい場合に特に重要です。

コピーしない場合のデメリット:

• 変更の伝播: コピーを作成しない場合、サブセットに加えられた変更は元のデータ フレームに直接影響します。次のコードを考えてみましょう:

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

ご覧のとおり、df_sub を変更すると df も変更されました。

非推奨の注意:

新しいバージョンでは次の点に注意することが重要です。パンダの場合、推奨されるアプローチは、インデックス作成に loc または iloc メソッドを使用することです。これにより、.copy() を必要とせずに暗黙的にコピーが作成されます。ただし、非推奨の .copy() の使用法は古いバージョンの Pandas にも引き続き関連します。

コピーを作成する重要性を理解することで、Pandas でデータ フレームを効果的に管理し、元のデータを意図しない変更から安全に保つことができます。