强制返回“视图”而不是在熊猫中复制？

强制返回“视图”而不是在熊猫中复制？

您的问题分为两个部分：（1）如何制作视图（请参见本答案的底部），以及（2）如何制作副本。

我将用一些示例数据进行演示：

import pandas as pddf = pd.Dataframe([[1,2,3],[4,5,6],[None,10,20],[7,8,9]], columns=['x','y','z'])# which looks like this:     x   y   z0   1   2   31   4   5   62 NaN  10  203   7   8   9

如何进行复制： 一种选择是在执行任何 *** 作后显式复制Dataframe。例如，假设我们正在选择不包含NaN的行：

df2 = df[~df['x'].isnull()]df2 = df2.copy()

然后，如果您修改df2中的值，您会发现修改不会传播回原始数据（df），而熊猫也不会警告“正在尝试从Dataframe的切片副本上设置值”

df2['x'] *= 100# original data unchangedprint(df)    x   y   z0   1   2   31   4   5   62 NaN  10  203   7   8   9# modified dataprint(df2)     x  y  z0  100  2  31  400  5  63  700  8  9

注意：您可能需要通过显式地制作副本来降低性能。

如何忽略警告：
或者，在某些情况下，您可能不关心是否返回视图或副本，因为您的意图是永久修改数据，而从不返回原始数据。在这种情况下，您可以禁止显示警告，并且可以轻松处理（只是不要忘记已将其关闭，并且代码可能会或可能不会修改原始数据，因为df2可能会或可能不会）副本）：

pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'

有关更多信息，请参见如何处理Pandas中的SettingWithCopyWarning？

如何制作视图：
无论何时何地，Pandas都会隐式创建视图。关键是要使用该

df.loc[row_indexer,col_indexer]

方法。例如，

y

仅对column

x

不为null的行将column的值乘以100
，我们可以这样写：

mask = ~df['x'].isnull()df.loc[mask, 'y'] *= 100# original data has changedprint(df)     x    y   z0  1.0  200   31  4.0  500   62  NaN   10  203  7.0  800   9