Pandas對象修改的視圖模式和副本模式

• 視圖模式
  • 將一個對象整體賦值給另一個變量
  • 修改一個變量，另一個變量值也會變
  • 多個變量數(shù)據(jù)指向同一內(nèi)存數(shù)據(jù)
• 副本模式
  • 將一個對象查詢的一部分值賦值給另一個變量
  • 修改一個變量，另一個變量值不會變

• 當將一個對象整體賦值給另一個變量時，視圖模式，兩個變量對應的內(nèi)存地址相同，修改一個變量，另一個變量也會改變。
• 當使用copy()將一個對象賦值給另一個變量時
  • 或者使用查詢賦值，查詢數(shù)據(jù)的一部分并賦值給其他變量
  • 當賦值為原數(shù)據(jù)查詢的一部分時，是副本模式，修改一個變量不會影響另一個變量

import numpy as np
import pandas as pd

a_values = [
    ['小明','male',18,170.1,60,'北京海淀',61],
    ['小華','female',28,160,50,'上海靜安',74],
    ['小紅','female',22,175,64,'廣州天河',59],
    ['小靑','male',31,182,80,'深圳南山',82],
    ['小蘭','female',25,165,55,'杭州西湖',98],
]

a = pd.DataFrame(
    a_values,
    index=[1,2,3,4,5],
    columns=['name','sex','age','heigh','weight','address','grade']
)

a

image.png

直接修改單元格值

a.loc[1, 'name']
a.loc[1, 'name'] = '大明'
a

image.png

視圖模式修改

兩個變量指向同一塊內(nèi)存地址，一個修改，另一個會跟著改變

b = a
b

image.png

b.loc[1, 'name'] = '大明明'
b

image.png

a

image.png

副本模式修改

• 使用copy()賦值
• 查詢數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的一部分賦值

c = a.copy()
c

image.png

c.loc[1, 'name'] = '大黑黑'
c

image.png

a

image.png

變量查詢一部分數(shù)據(jù)

理論上是副本模式，但實際上，直接修改賦值變量時會報警告（能修改成功）

d = a[['name', 'sex', 'address']]  # 表格一部分賦值給新變量
d

image.png

d.loc[1, 'name'] = '小黑黑'  # 表格一部分賦值給新變量，修改會報警告，但可以修改成功
d

e:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:189: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  self._setitem_with_indexer(indexer, value)
e:\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.

image.png

a

image.png

如果需要從一個大表格中抽取部分數(shù)據(jù)賦值給另一個變量，還要修改新變量值，最好使用copy()副本模式賦值

d2 = a[['name', 'sex', 'address']].copy()  # 用copy()方式賦值給新變量
d2

image.png

d2.loc[1, 'name'] = '小黑黑'  # 用copy()方式賦值給新變量，修改不報警告
d2

image.png

a

image.png

不要使用下面的修改方法，鏈式調(diào)用錯誤

a

image.png

d

image.png

# d.loc[1]['name'] = '小白白'
d[0:1]['name'] = '小白白2'

e:\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A 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 caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

d

image.png

a

image.png