パンダのset_valueと=の相違点

Question

pandasのデータフレームへの書き込みでは、this answerとthis answerの2通りの方法があります。

我々は

• df[r][c].set_value(r,c,some_value)と
• df.iloc[r][c] = some_valueの方法の方法を持っています。

違いは何ですか？どちらが速いの？いずれかのコピーですか？

Answer 1

差は、代入演算子は、既存DataFrameオブジェクトに値を代入しながらset_valueは、オブジェクトを返すであることです。代入演算子は、データを変更する一方

set_valueを呼び出した後、あなたは潜在的に（缶「参照」互いにDataFrameオブジェクトのように、これは必ずしもあなたがデータのコピーを2つ持っていますという意味ではありません）2つのDataFrameオブジェクトを持っています単一のDataFrameオブジェクトです。

それはおそらく、そのユースケースのために最適化されているように割り当てアプローチは、データの中間のスライスを生成しながらは、set_valueを使用する高速であるように見える：

In [1]: import pandas as pd 

In [2]: import numpy as np 

In [3]: df=pd.DataFrame(np.random.rand(100,100)) 

In [4]: %timeit df[10][10]=7 
The slowest run took 6.43 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
10000 loops, best of 3: 89.5 µs per loop 

In [5]: %timeit df.set_value(10,10,11) 
The slowest run took 10.89 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
100000 loops, best of 3: 3.94 µs per loop 

set_valueの結果かもしれませんこの上コピーであってもよいが、documentationは（私には）本当に明確ではない：

戻り値：

フレーム：自分の投稿の答えパーDATAFRAME

ラベルのペアが含まれている場合は、データフレームを呼び出すへの参照になり、そうでない場合は、新しいオブジェクト