パンダデータフレームの可変性

Question

私はパンダのデータフレームにはかなり新しいですし、誰かが簡単に次の例で私にデータフレームの可変性について議論することができれば、それは非常に高く評価されるだろう：

d1=pd.date_range('1/1/2016',periods=10,freq='w') 
col1=['open','high','low','close'] 
list1=np.random.rand(10,4) 
df1=pd.DataFrame(list1,d1,col1) 

私の理解のため、現在、DF1がありますdfオブジェクトへの参照。

私は新しいDFへの入力として（例えばdf1.iloc[2:3,1:2]）DF1またはDF1のスライスを渡すと、（例えばdf2=pd.DataFrame(df1)）、データフレームの新しいインスタンスを返しDF2んか、それはまだDF2にさらさDF1を作るDF1を参照しています？

また、私がDataFrameの変更に関して注意しなければならない点については、非常に感謝しています。

Answer 1

この新しいデータフレームを構築し

df2 = pd.DataFrame(df1) 

。デフォルトの引数が Falseの copyパラメータがあります。文書によると、それは意味：

> Copy data from inputs. Only affects DataFrame/2d ndarray input 

ので、データはデフォルトでdf2とdf1の間で共有されます。

df2 = df1.iloc[2:3,1:2].copy() 

：あなたがこれを行う場合は

df2 = df1.copy() 

：

df2 = pd.DataFrame(df1, copy=True) 

以上の簡潔かつ慣用的に：あなたが共有するのではなく、完全なコピー何がないようにしたい場合は、これを行いますあなたは再び独立したコピーを得るでしょう。しかし、あなたはこれを行う場合：

df2 = pd.DataFrame(df1.iloc[2:3,1:2]) 

それはおそらくデータを共有しますが、dfを変更する場合は、このスタイルはかなり明確ではないので、私はそのようなコードを書いていないことをお勧めします。要約すると

df2 = df1.iloc[2:3,1:2] 

：あなたは何のコピーが必要ない場合は代わりに、ちょうどこれを言うあなたは、既存のデータを参照したい場合は、まったくpd.DataFrame()や他の方法を呼び出すことはありません。独立したコピーが必要な場合は、.copy()に電話してください。

Answer 2

これはおそらく、データを共有しますが、DFを変更する場合は、このスタイルはかなり明確ではないので、私はそのようなコードを書いていないことをお勧めします。あなたは何のコピーが必要ない場合は代わりに、ちょうどこれを言う：要するに

df2 = df1.iloc[2:3,1:2] 

：既存のデータを参照したい場合は、> pd.DataFrame（）か、まったく他のメソッドを呼び出すことはありません。独立したコピーが必要な場合は、.copy（）を呼び出してください。

私は同意しません。上記を実行すると、元のDataFrameのスライスされたセクションへの参照が返されます。したがって、df2を変更すると、df1に反映されます。

というより。

df2 = df1.iloc[2:3,1:2].copy()