DataFrame.loc（）對數據框有什麼影響？

我使用numpy.random.permutation（）生成一個原始數據框X的隨機順序，並想按照隨機順序將整個X分配給X_perm。DataFrame.loc（）對數據框有什麼影響？

X_perm=X 
y_perm=y 
perm = np.random.permutation(X.shape[0]) 
for i in range(len(perm)): 
    X_perm.loc[i]=(X.loc[perm[i]]) 
    y_perm.loc[i]=(y.loc[perm[i]])

只要發現運行的代碼之後，由X給定的X的第一個記錄[0：1]變更運行前比較的情況。

奇怪。我沒有對X進行任何操作，但將它的值分配給一個新的數據幀。它是如何引起X值變化的？乾杯

來源

2016-10-02 LUSAQX

而不是'X_perm = X'，用'X_perm = X.copy（）'代替它。當你使用'='時，你是通過引用複製的，因此對'X'或'X_perm'所做的任何更改都會影響另一個。 – Abdou

'X_perm = X'不會創建副本。它只是將名稱X_perm綁定到由X引用的同一對象。如果您然後變異了由X_perm引用的對象，則可以對原始對象進行變異。 –

這樣做的原因意外行爲是X_perm不是一個數組，它是獨立X. X_perm的是到X.的引用，以便修改X_perm也對X.

爲了證明這一點進行的修改：

import numpy as np 
a = np.arange(16) 
print a 
b = a # as your X_perm = X 
print b # same as print a above 
b[0] = -999 
print a # has been modified 
print b # has been modified 

a[-1] = -999 
print a # has been modified 
print b # has been modified 

# using copy 
a = np.arange(16) 
print a 
b = a.copy() # b is separate reference to array 
print b # same as print a above 
b[0] = -999 
print a # has NOT been modified 
print b # has been modified 

a[-1] = -999 
print a # has been modified 
print b # has NOT been modified

做你想做什麼，你需要X_perm是X.

X_perm = X.copy()

參見副本

來源

2016-10-02 22:20:58

DataFrame.loc（）對數據框有什麼影響？

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