Pandas 不复制数据帧

如何避免在创建数据帧时复制提供的字典

>>> a = np.arange(10)
>>> b = np.arange(10.0)
>>> df1 = pd.DataFrame(a)
>>> a[0] = 100
>>> df1
     0
0  100
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
>>> d = {'a':a, 'b':b}
>>> df2 = pd.DataFrame(d)
>>> a[1] = 200
>>> d
{'a': array([100, 200,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9]), 'b': array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.])}
>>> df2
     a  b
0  100  0
1    1  1
2    2  2
3    3  3
4    4  4
5    5  5
6    6  6
7    7  7
8    8  8
9    9  9

如果我仅从a创建数据帧，那么对a的更改将反映在df中（反之亦然）

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在提供字典时，有没有办法做到这一点？

没有办法“共享”dict并根据dict的更改进行帧更新。copy参数与dict无关，数据总是被复制的，因为它被转换为数据数组

但是，有一种方法可以以有限的方式获得这种类型的动态行为

In [9]: arr = np.array(np.random.rand(5,2))

In [10]: df = DataFrame(arr)

In [11]: arr[0,0] = 0

In [12]: df
Out[12]: 
          0         1
0  0.000000  0.192056
1  0.847185  0.609028
2  0.833997  0.422521
3  0.937638  0.711856
4  0.047569  0.033282

因此，在构造时，传递的ndarray将是底层numpy数组的视图。根据您对数据帧的操作方式，您可以触发一个副本（例如，如果您指定了一个新列，或者更改了一个列的数据类型）。这也仅适用于单个数据类型的帧。

可以在不复制数据的情况下初始化数据帧。要了解如何使用，您需要了解BlockManager，它是DataFrame使用的底层数据结构。它试图将相同数据类型的数据分组在一起，并将它们的内存保存在一个块中——它不像文档中所说的那样充当列中的列如果数据已作为单个块提供，例如从矩阵初始化：

        a = np.zeros((100,20))
        a.flags['WRITEABLE'] = False
        df = pd.DataFrame(a, copy=False)
        assert_read_only(df[df.columns[0]].iloc)

。。。然后数据帧通常只引用数据数组

但是，如果您开始使用多个阵列或具有异构类型，那么这将不起作用。 在这种情况下，您可以强制它不合并相同类型的数据列

但是，如果您使用非numpy阵列初始化数据帧，pandas将立即复制它。

我完全没有意识到它会这样做。