Python pandas.DataFrame在用ix, loc, iloc 索引的时候就相当于拷贝copy了一个对象

pandas 索引问题

有时候我们会经常把一个DataFrame传进一个函数里，又害怕它被函数里面的语句更改了，所以我一般做法是先df.copy()一下，但是其实我们在用ix,
iloc, loc 索引的时候就已经进行了拷贝，下面举个例子
In [52]: df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5), columns=list('abcde'),
index=list('mn')) In [53]: df Out[53]: a b c d e m 0 1 2 3 4 n 5 6 7 8 9 In [54
]: aa = df.loc[:, ['a','b']] In [55]: aa Out[55]: a b m 0 1 n 5 6 In [56]: aa[
'a'][0] = 3 In [57]: df Out[57]: a b c d e m 0 1 2 3 4 n 5 6 7 8 9 In [58]: aa
Out[58]: a b m 3 1 n 5 6 In [59]: aa = df.iloc[:, [0,1]] In [60]: aa Out[60]: a
b m0 1 n 5 6 In [61]: aa['a'][0] = 3
C:\Apps\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:2910:
SettingWithCopyWarning: A valueis trying to be set on a copy of a slice from a
DataFrame See the caveatsin the documentation: http:
//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
exec(code_obj,self.user_global_ns, self.user_ns) In [66]: aa Out[66]: m 0 n 5
Name: a, dtype: int32In [67]: aa[0] = 3 In [68]: df Out[68]: a b c d e m 3 1 2 3
4 n 5 6 7 8 9 In [69]: aa = df.loc[:, 'b'] In [70]: aa[0] = 3 In [71]: df Out[71
]: a b c d e m3 3 2 3 4 n 5 6 7 8 9
可以发现当选择的列数 大于1 的时候是copy了的，但是如果只选择一列，则没copy，在对其赋值的时候要格外小心。最好还是copy一下吧

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