python - 当我们通过 df.iloc 方法将变量分配给单个 numpy.float64 时，df 会被暴露吗？

Question

df=pd.DataFrame([[2,4,6],[5,7,8],[2,4,6],[5,7,8],[2,4,6],[5,7,8]])

   0  1  2
0  2  4  6
1  5  7  8
2  2  4  6
3  5  7  8
4  2  4  6
5  5  7  8

当我们将变量分配给 df.iloc 时，例如 extract=df.iloc[2:5,0:2] ，我知道引用变量 extract 的数据已公开(可变为 df)。但是，如果我只想将变量引用到确切的数字(例如 extract=df.iloc[3,4] )，原始 df 是否仍然暴露于提取？ (以及将该单个数字的副本获取到变量exact的最佳方法是什么？)当我这样做时 print(type(df.iloc[3,4]) ，我注意到类型是 <class 'numpy.float64'> 。这是对象引用还是原始数据？

Answer 1

没有。当您将 df.iloc[3, 2] 返回的内容分配给 extract 并运行 type(extract) 时，您将得到 numpy.int64.

通过查看 is_copy 属性，您可以知道某些内容将在源数据帧上进行操作。

extract = df.iloc[2:5, 0:2]

type(extract)

pandas.core.frame.DataFrame

<小时/>

print(extract.is_copy)

<weakref at 0x11b27cd60; to 'DataFrame' at 0x11bd64050>

因此在这种情况下，extract 指向与 df 相同的数据。

我们可以用各种情况对此进行测试

extract = df.iloc[[4], 1]

type(extract)

pandas.core.series.Series

<小时/>

print(extract.is_copy)

None

<小时/>

extract = df.iloc[[2], [1]]

type(extract)

pandas.core.frame.DataFrame

<小时/>

print(extract.is_copy)

<weakref at 0x11b27c100; to 'DataFrame' at 0x11bd642d0>

<小时/>

看来，如果您对 df 进行切片并通过使用两个生成数组的索引器来维护数据帧维度，例如 [2]、[0, 1] 或 :2 那么我们将获得一个包含连接数据的数据帧。

<小时/>

一个索引器怎么样

extract = df.iloc[:2]

print(extract.is_copy)

<weakref at 0x11b27c100; to 'DataFrame' at 0x11bd642d0>

是的，仍然是对df中数据的引用

如果您想确保自己不是

extract = df.iloc[[2], [1]].copy()

print(extract.is_copy)

None

不是对df中数据的引用