检查数据框是在Pandas中复制还是查看

Question

是否有一种简单的方法来检查两个数据帧是否是不涉及操作的同一基础数据的不同副本或视图？我正在尝试掌握每一个生成的时间，并且鉴于规则看起来有多特殊，我想要一种简单的测试方法。

例如，我认为“ id（df.values）”在各个视图之间都是稳定的，但它们似乎不是：

# Make two data frames that are views of same data.
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8]], index = ['row1','row2'], 
       columns = ['a','b','c','d'])
df2 = df.iloc[0:2,:]

# Demonstrate they are views:
df.iloc[0,0] = 99
df2.iloc[0,0]
Out[70]: 99

# Now try and compare the id on values attribute
# Different despite being views!

id(df.values)
Out[71]: 4753564496

id(df2.values)
Out[72]: 4753603728

# And we can of course compare df and df2
df is df2
Out[73]: False

当然还有：-http :
//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#returning-a-view-versus-
a-copy

更新： 下面的注释似乎可以回答这个问题-
查看df.values.base属性而不是df.values属性，以及对df._is_copy属性的引用（尽管后者可能是非常糟糕的形式，因为它是内部的）。

Answer 1

HYRY和Marius在评论中的答案！

可以通过以下任一方式进行检查：

• 测试values.base属性而不是values属性的等效性，例如：

df.values.base is df2.values.base代替df.values is df2.values。

• 或使用（必定是内部的）_is_view属性（df2._is_viewis True）。

谢谢大家！