Pandas 视图与副本生成规则

Pandas 在决定 DataFrame 上的切片操作是否产生视图或结果时采用特定规则复制。通过了解这些规则，您可以优化数据操作并避免意外行为。

从始终生成副本的操作开始：

1. 所有操作，除了那些专门设计用于修改的操作就地 DataFrame，创建副本。
2. 只有某些操作支持 inplace=True 参数，该参数允许直接在原始 DataFrame 中进行修改。

接下来，让我们考虑操作可能会导致视图：

3. 设置值（例如 .loc、.iloc、.iat 和 .at）的索引器就地操作，修改原始 DataFrame 而不创建副本。
4. 从单一数据类型对象检索数据的索引器通常会创建一个视图，除非基础内存布局排除了这种优化。
5. 相反，从多数据类型对象检索数据的索引器总是创建一个副本。

关于您的示例：

• df.query('2
• df.iloc[3] = 70 和 df.ix[1, 'B':'E'] = 222 更改 df，因为它们访问单 dtype 对象并就地设置值。
• df[df.C
• 但是，df[df.C

要根据查询修改特定值，请使用正确的 loc 语法：

df.loc[df.C 
通过遵守这些规则，您可以清楚地了解 Pandas 何时生成视图或副本，从而确保在 Python 脚本中进行高效的数据操作。