Pandas使用什麼規則來生成視圖和副本？

Question

熊貓在決定從數據框中選擇原始數據框或原始數據視圖的副本時，會使用Panda規則。

如果我有，例如，

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,8), columns=list('ABCDEFGH'), index=range(1,9)) 

我明白，一個query返回一個副本，以便像

foo = df.query('2 < index <= 5') 
foo.loc[:,'E'] = 40 

將對原有數據幀，df沒有影響。我也明白，標或命名切片返回一個視圖，使分配到這些，比如

df.iloc[3] = 70 

或

df.ix[1,'B':'E'] = 222 

將改變df。但是當涉及到更復雜的案例時，我迷失了方向。例如，

df[df.C <= df.B] = 7654321 

改變df，但

df[df.C <= df.B].ix[:,'B':'E'] 

沒有。

有一個簡單的規則，熊貓正在使用，我只是失蹤？這些具體情況發生了什麼？特別是，如何在滿足特定查詢的數據框中更改所有值（或值的子集）（如我在上面的示例中試圖做的那樣）？

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注意：這與this question不一樣;我讀過the documentation，但我沒有受到啓發。我也讀過關於這個主題的「相關」問題，但我仍然想念熊貓正在使用的簡單規則，以及我將如何應用它 - 例如 - 修改值（或值的子集）在滿足特定查詢的數據框中。

Answer 1

這裏的規則，隨後覆蓋：

• 所有操作產生的副本

• 如果提供inplace=True，它會修改就地;只有一些操作支持這種設置，例如設置一個索引器。 .loc/.ix/.iloc/.iat/.at將設置在原地。

• 獲取單個dtyped對象的索引器幾乎總是一個視圖（取決於內存佈局，它可能不是這就是爲什麼這不可靠）。這主要是爲了提高效率。 （從上面的例子是用於.query;這將總是返回副本由numexpr其評價）

• ，一個多dtyped對象上得到一個索引始終是一個拷貝。

你的chained indexing

df[df.C <= df.B].ix[:,'B':'E'] 

例子並不保證工作（因此你shoulld 從未做到這一點）。

而是做：

df.ix[df.C <= df.B, 'B':'E'] 

，因爲這是更快並始終工作

鏈接的索引是2個獨立的蟒蛇操作，因此無法通過熊貓可靠攔截（你會經常得到SettingWithCopyWarning，但那也不是100％可檢測的）。您指出的dev docs提供了更完整的解釋。