Pandas DataFrame.merge()中的copy=False的确切缺陷是什么

在本文中，我们将介绍Pandas DataFrame.merge()方法中的一个参数copy=False的确切缺陷是什么。DataFrame.merge()被广泛用于合并两个或多个DataFrame，在合并中我们可以传递一些参数以更改其默认行为。其中一个参数是copy，它标识在执行操作时是否必须复制数据。这在处理大型DataFrame时可能非常有用，因为它可以节省内存空间和时间。但是，在DataFrame.merge()中使用copy=False可能会导致意外后果，我们将在下文中进行讨论和示例说明。

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什么是DataFrame.merge()？

DataFrame.merge()是将两个DataFrame按照指定的表连接方式合并为一个DataFrame的方法。下面是DataFrame.merge()的基本语法：

pd.merge(left_dataframe, right_dataframe, how='inner', on='common_column', ...)

其中left_dataframe表示连接的左侧DataFrame，right_dataframe表示连接的右侧DataFrame，how参数表示连接方式，on参数表示要连接的列。有关更多详细信息，可以查看Pandas文档。

此外，DataFrame.merge()还支持许多其他参数以更改其默认行为，例如copy参数。下面我们将详细讨论copy参数及其缺陷。

copy=False的工作方式

默认情况下，DataFrame.merge()允许使用copy=True，它表示必须在执行操作时复制数据以创建一个新的DataFrame。这意味着，如果原始数据集非常大，那么复制数据可能需要大量的内存，这可能会导致性能问题。在这种情况下，可以将copy参数设置为False，以避免复制操作，从而节省内存和时间。

例如，假设我们有两个DataFrame，df1和df2：

df1 = pd.DataFrame({"key": [1,2,3], "value": [10,20,30]})
df2 = pd.DataFrame({"key": [1,2,4], "value": [100,200,400]})

现在，我们想将这些DataFrame根据key列合并为一个DataFrame。使用copy=True，我们可以这样做：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on="key") # result: "key", "value_x", "value_y"

结果将如下所示：

   key  value_x  value_y
0    1       10      100
1    2       20      200

使用copy=False，我们可以这样做：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on="key", copy=False) # result: "key", "value_x", "value_y"

这将返回相同的结果，但是不会复制数据。

copy=False的确切缺陷

虽然在大多数情况下将copy参数设置为False是一个好主意，但是在某些情况下，这可能会导致意外后果。在DataFrame.merge()中，如果输入DataFrame的某个列由一个Categorical类型定义，那么将copy参数设置为False可能会破坏输入DataFrame。这是因为Categorical类型的列具有类别，并且类别在DataFrame中保留在一起。如果不复制列，并且对其中一个DataFrame进行更改，则可能会破坏此类别。

例如，假设我们有两个DataFrame，df1和df2，带有Categorical列：

df1 = pd.DataFrame({"key": [1,2,3], "value": [10,20,30], "cat": pd.Categorical(["A","B","C"])})
df2 = pd.DataFrame({"key": [1,2,4], "value": [100,200,400], "cat": pd.Categorical(["A","B","D"])})

现在，我们想将这些DataFrame根据key列合并为一个DataFrame。使用copy=True，我们可以这样做：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on="key", copy=True)

结果将如下所示：

   key  value_x  cat_x  value_y  cat_y
0    1       10    A       100    A
1    2       20    B       200    B

注意，每个DataFrame都有一个cat列，并且列值在DataFrame中都保留在一起。

如果我们将copy参数设置为False，则可能会破坏输入DataFrame中Categorical的顺序：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on="key", copy=False)

结果将如下所示：

   key  value_x  cat    value_y  cat
0    1       10  <NA>       100    A
1    2       20     B       200    B

注意，现在cat列的顺序发生了改变，并且第一个DataFrame中的类别“A”消失了，因此我们将失去有关这个值的重要信息。

总结

在DataFrame.merge()中，copy=False可以节省内存和时间，但在涉及Categorical类型的列时应注意。如果Categorical列的顺序是重要的，则应将copy参数设置为True。在复制整个DataFrame之前，将copy参数设置为False是一个很好的主意，但是在合并涉及Categorical列的DataFrame时应该小心。