熊猫：子索引数据帧：副本与视图

Question

假设我有一个数据帧

import pandas as pd
import numpy as np
foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))

我从我的数据子集创建另一个数据帧：

bar = foo.iloc[3:5,1:4]

bar是否保存了foo中这些元素的副本？有没有办法创建该数据的视图？如果是这样，如果我尝试修改此视图中的数据会发生什么情况？Pandas是否提供任何类型的写时拷贝机制？

Answer 1

你的答案在熊猫文档中：返回一个视图与一个副本。

每当索引操作涉及标签数组或布尔向量时，结果将是一个副本。对于单标签/标量索引和切片，例如df.ix[3:6]或df.ix[：，'A']，将返回一个视图。

在您的示例中，bar是foo的切片视图。如果您想要副本，可以使用copy方法。修改bar也会修改foo。pandas似乎没有写入复制机制。

请参阅下面的代码示例来说明：

In [1]: import pandas as pd
   ...: import numpy as np
   ...: foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))
   ...: 

In [2]: pd.__version__
Out[2]: '0.12.0.dev-35312e4'

In [3]: np.__version__
Out[3]: '1.7.1'

In [4]: # DataFrame has copy method
   ...: foo_copy = foo.copy()

In [5]: bar = foo.iloc[3:5,1:4]

In [6]: bar == foo.iloc[3:5,1:4] == foo_copy.iloc[3:5,1:4]
Out[6]: 
      1     2     3
3  True  True  True
4  True  True  True

In [7]: # Changing the view
   ...: bar.ix[3,1] = 5

In [8]: # View and DataFrame still equal
   ...: bar == foo.iloc[3:5,1:4]
Out[8]: 
      1     2     3
3  True  True  True
4  True  True  True

In [9]: # It is now different from a copy of original
   ...: bar == foo_copy.iloc[3:5,1:4]
Out[9]: 
       1     2     3
3  False  True  True
4   True  True  True