就地版本的pandas truncate？

新手問題：有沒有就地版本的熊貓截斷？就地版本的pandas truncate？

例如

>>> df = pandas.DataFrame({'stuff':range(5)}, index=range(5)) 
>>> df.truncate(2,3)

返回一個新的截斷的數據幀。我能做

>>> df = pandas.DataFrame({'stuff':range(5)}, index=range(5)) 
>>> df = df.truncate(2,3)

但這似乎效率低下。有沒有辦法做一個更有效的截斷不復制副本，但在原地截斷？或者，這種效率不是由於一些超級聰明的熊貓設計造成的問題？

請注意，truncate的文檔字符串表示存在複製選項，但我不認爲這會影響數據框本身是否被截斷，而是返回的值是數據框的副本還是對數據幀。請參閱下面的我的意思：

>>> df = pandas.DataFrame({'stuff':range(5)}, index=range(5)) 
>>> cp = df.truncate(2,3, copy=False) 
>>> df 
    stuff 
0  0 
1  1 
2  2 
3  3 
4  4 
>>> cp['stuff'][2] = -50 
>>> df 
    stuff 
0  0 
1  1 
2 -50 
3  3 
4  4

注意，當我們使用copy=False DF仍然沒有被截斷，但返回的對象是DF的切片，其修改時還會修改DF。

謝謝。

來源

2016-02-05 oxer

你甚至讀過文檔字符串嗎？ – Goyo

@Goyo我猜你是指在文檔字符串中提到的複製選項。對不起，在最初的帖子中沒有更清楚。複製選項與就地截斷不同。更新了問題以反映這一點。謝謝。 – oxer

請參閱http://stackoverflow.com/a/22533110/2285236 – ayhan

沒有截斷原地的，但低效率與製作可以通過避免副本關聯copy=False（如果可以全部避免拷貝，這並不總是如此）：

df = df.truncate(2,3, copy=False)

如果您保留對原始對象的引用，它將保持不變，正如您發現的那樣。

請注意，就地操作和副本實際上不相關。就地操作可以複製數據並更新一些內部引用，而使對象保持不變的方法並不總是需要複製數據。

來源

2016-08-31 08:31:54 Goyo

就地版本的pandas truncate？

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