Pandas：了解操作何时影响原始数据帧
在数据分析和数据处理中，Pandas是一个非常强大和流行的Python库。它提供了丰富的数据结构和函数，使我们能够轻松地处理和分析数据。然而，对于初学者来说，有一个关键的问题是：在进行各种操作时，何时会影响到原始的数据帧？在本文中，我们将探讨这个问题，并提供一些示例代码来帮助解释。什么是Pandas的数据帧？在介绍Pandas数据帧的操作之前，让我们先了解一下什么是数据帧。数据帧是Pandas库中最重要的数据结构之一，它类似于Excel表格或SQL中的表。数据帧由行和列组成，每一列都可以是不同的数据类型（如整数、浮点数、字符串等）。通过Pandas库，我们可以对数据帧进行各种操作，包括选择特定的行或列、添加新的列、删除行或列、修改数据等。然而，这些操作有时会影响到原始的数据帧，这就需要我们了解何时会发生这种情况。操作是否影响原始数据帧的判断在Pandas中，大多数操作都会返回一个新的数据帧，而不会修改原始的数据帧。这意味着，如果我们对返回的数据帧进行任何更改，不会对原始的数据帧产生影响。下面我们将通过几个例子来说明这一点。例子1：选择特定的行或列我们可以使用`loc`或`iloc`属性来选择特定的行或列。这些属性返回一个新的数据帧，而不会修改原始的数据帧。让我们看一个例子：pythonimport pandas as pddata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'], 'Age': [25, 28, 32, 30], 'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Sydney']}df = pd.DataFrame(data)# 选择特定的列，并返回一个新的数据帧new_df = df[['Name', 'City']]# 修改新的数据帧new_df['Name'] = new_df['Name'].str.upper()# 查看原始的数据帧，没有受到影响print(df)在上面的代码中，我们选择了`Name`和`City`列，并将其存储在一个新的数据帧`new_df`中。然后，我们将`Name`列的值转换为大写，并查看了原始的数据帧`df`。可以看到，原始的数据帧并没有受到影响。例子2：添加新的列我们可以使用`assign()`函数来添加新的列，该函数返回一个新的数据帧。让我们看一个例子：pythonimport pandas as pddata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'], 'Age': [25, 28, 32, 30], 'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Sydney']}df = pd.DataFrame(data)# 添加新的列，并返回一个新的数据帧new_df = df.assign(Gender=['Male', 'Female', 'Male', 'Female'])# 修改新的数据帧new_df['Gender'] = new_df['Gender'].str.lower()# 查看原始的数据帧，没有受到影响print(df)在上面的代码中，我们使用`assign()`函数添加了一个名为`Gender`的新列，并将其存储在一个新的数据帧`new_df`中。然后，我们将`Gender`列的值转换为小写，并查看了原始的数据帧`df`。同样地，原始的数据帧并没有受到影响。例子3：删除行或列我们可以使用`drop()`函数来删除行或列，该函数返回一个新的数据帧。让我们看一个例子：pythonimport pandas as pddata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'], 'Age': [25, 28, 32, 30], 'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Sydney']}df = pd.DataFrame(data)# 删除特定的列，并返回一个新的数据帧new_df = df.drop(['City'], axis=1)# 查看原始的数据帧，没有受到影响print(df)在上面的代码中，我们使用`drop()`函数删除了`City`列，并将其存储在一个新的数据帧`new_df`中。然后，我们查看了原始的数据帧`df`，可以看到原始的数据帧并没有受到影响。操作会影响原始数据帧的情况尽管大多数操作都不会影响原始的数据帧，但有一些操作会直接修改原始的数据帧。下面我们将通过一个例子来说明这种情况。例子4：修改数据我们可以通过索引和赋值的方式直接修改数据帧中的值。让我们看一个例子：pythonimport pandas as pddata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'], 'Age': [25, 28, 32, 30], 'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Sydney']}df = pd.DataFrame(data)# 直接修改数据帧中的值df.loc[1, 'Age'] = 29# 查看原始的数据帧，受到了影响print(df)在上面的代码中，我们直接修改了数据帧中索引为1的行的`Age`列的值。然后，我们查看了原始的数据帧`df`，可以看到原始的数据帧受到了影响。在本文中，我们了解了在Pandas中进行操作时何时会影响原始的数据帧。大多数操作都会返回一个新的数据帧，而不会修改原始的数据帧。然而，一些操作（如直接修改数据）会直接影响原始的数据帧。通过正确理解这些操作的行为，我们可以更好地处理和分析数据。