pandas 视图与副本：文档说“没人知道”

Pandas是Python中最受欢迎的数据分析库之一，广泛应用于数据处理和数据分析领域。在Pandas中，有一个重要的概念是视图与副本。文档中提到了关于这个概念的一些讨论，但似乎没有给出一个明确的答案。在本文中，我们将探讨Pandas视图与副本的概念，并通过案例代码来解释它们的区别。

python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 通过切片操作获取视图
view = df[:3]
# 通过复制操作获取副本
copy = df[:3].copy()
# 修改视图的值
view['A'] = [11, 12, 13]
# 打印原始DataFrame
print(df)
# 打印视图
print(view)
# 打印副本
print(copy)

   A   B
0  11   6
1  12   7
2  13   8
3   4   9
4   5  10

python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个副本
copy = df.copy()
# 修改副本的值
copy['A'] = [11, 12, 13, 14, 15]
# 打印原始DataFrame
print(df)
# 打印副本
print(copy)

   A   B
0  1   6
1  2   7
2  3   8
3  4   9
4  5  10
    A   B
0  11   6
1  12   7
2  13   8
3  14   9
4  15  10