Почему создание копии фрейма данных важно в Pandas?

При работе с Pandas крайне важно понимать разницу между созданием фрейма данных копировать и просто ссылаться на него. Хотя индексирование фрейма данных с помощью my_dataframe[features_list] возвращает представление, некоторые программисты предпочитают копировать фрейм данных с помощью .copy() по определенным причинам.

Преимущества создания копии:

• Неизменяемое подмножество: Копия гарантирует, что изменения, внесенные в подмножество (например, X) не повлияет на исходный фрейм данных (my_dataframe). Это особенно важно, когда вы хотите изолировать операции и избежать непредвиденных последствий.

Недостатки отказа от копирования:

• Распространение изменений: если вы не создадите копию, изменения, внесенные в подмножество, напрямую повлияют на исходный фрейм данных. Рассмотрим этот код:

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

Как видите, изменение df_sub также изменило df.

Примечание об устаревании:

Важно отметить, что в новых версиях Pandas, рекомендуемый подход — использовать методы loc или iloc для индексации, которые неявно создают копию без необходимости .copy(). Однако устаревшее использование .copy() остается актуальным для более старых версий Pandas.

Понимая важность создания копии, вы можете эффективно управлять фреймами данных в Pandas, сохраняя исходные данные в безопасности от непреднамеренных изменений.