Python 熊猫：子索引数据帧：副本与视图

假设我有一个数据帧

import pandas as pd
import numpy as np
foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))

我从我的数据子集创建另一个数据帧：

bar = foo.iloc[3:5,1:4]

---

bar

是否保存了

foo

中这些元素的副本？有没有办法创建该数据的

视图

？如果是这样，如果我尝试修改此视图中的数据会发生什么情况？熊猫提供了某种机制吗？

你的答案在熊猫文档中：

每当涉及标签数组或布尔向量时 在索引操作中，结果将是一个副本。 使用单标签/标量索引和切片， e、 g.df.ix[3:6]或df.ix[：，'A']，将返回视图

在您的示例中，

bar

是

foo

切片的视图。如果您想要复制，可以使用

复制

方法。修改

bar

也会修改

foo

。pandas似乎没有写入复制机制

请参见下面的代码示例进行说明：

In [1]: import pandas as pd
   ...: import numpy as np
   ...: foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))
   ...: 

In [2]: pd.__version__
Out[2]: '0.12.0.dev-35312e4'

In [3]: np.__version__
Out[3]: '1.7.1'

In [4]: # DataFrame has copy method
   ...: foo_copy = foo.copy()

In [5]: bar = foo.iloc[3:5,1:4]

In [6]: bar == foo.iloc[3:5,1:4] == foo_copy.iloc[3:5,1:4]
Out[6]: 
      1     2     3
3  True  True  True
4  True  True  True

In [7]: # Changing the view
   ...: bar.ix[3,1] = 5

In [8]: # View and DataFrame still equal
   ...: bar == foo.iloc[3:5,1:4]
Out[8]: 
      1     2     3
3  True  True  True
4  True  True  True

In [9]: # It is now different from a copy of original
   ...: bar == foo_copy.iloc[3:5,1:4]
Out[9]: 
       1     2     3
3  False  True  True
4   True  True  True

---

因此，当我执行bar.loc[：，['a'，'b']]时，它会返回一个副本，但当我执行bar.loc[：，'a']时，它会返回一个视图？bar.loc[：，'a']就像一个切片，它会返回一个视图，而bar.loc[：，['a'，'b']]则使用列表索引来返回副本。请注意，bar.loc[：，['a']]也会返回一个副本。bar['a']呢？它是视图还是副本？@davidshinn突出显示的报价是否仍在您链接的文档中？我找不到它！自从最初的回复（引用是在版本0.13中）以来，它已经被修改：所以当我执行bar.loc[：，['a'，'b']]时，它返回一个副本，但是当我执行bar.loc[：，'a']时，它返回一个视图？