识别另一个 pandas DataFrame 的视图或副本

Posted 2023-03-11

【中文标题】识别另一个 pandas DataFrame 的视图或副本

【英文标题】：Identify view or copy of another pandas DataFrame

【发布时间】：2015-12-11 08:27:18

【问题描述】：

我想知道如何确定我是否有另一个数据框的视图或副本。给定一个 pandas.DataFrame

import pandas as pd

df = pd.DataFrame( 'a': [0,8,15], 'b': [42,11,0]  )

还有风景

df1 = df.loc[ 1:2 ]

和副本

df2 = df.loc[ 1:2 ].copy()

导致

>>> df
    a   b
0   0  42
1   8  11
2  42   0
>>> df1
    a   b
1   8  11
2  42   0
>>> df2
    a   b
1   8  11
2  42   0

将值分配给现有列会导致 df1 出现警告

>>> df1[ 'a' ] = 42
value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  #!/usr/bin/python

但不适用于 df2。但是，值的分配在这两种情况下都有效。如何确定我是否有另一个 DataFrame 的副本或只是一个视图？

请注意，我看不出 DataFrames df1 和 df2 的类型有任何区别

>>> type(df1),type(df2)

通过比较元素相等性

>>> df1 == df2
      a     b
1  True  True
2  True  True

通过比较 NDFrame 对象

>>> df1.equals

甚至通过比较列顺序

>>> from pandas.util.testing import assert_frame_equal
>>> assert_frame_equal(df1, df2)

请注意，使用视图 df1 也会改变原始 DataFrame。

可能重复：Pandas: Subindexing dataframes: Copies vs views

没有回答我如何在 df1 和 df2 上检查。

【问题讨论】：

Pandas: Subindexing dataframes: Copies vs views的可能重复

【参考方案1】：

你可以提前设置dataframe的属性，df.is_copy = True或df.is_copy = False，后者应该避免警告。

【讨论】：

DataFrame.is_copy 已经是弱引用方法（type(df1.is_copy) 是 weakref）或无（type(df2.is_copy) is NoneType `）。我不想覆盖这个。

DataFrame.is_copy 实际上在做什么？似乎通过调用它返回原始DataFrame。

我曾经将其设置为False，以避免警告并在当前数据帧而不是副本上进行操作。