Pandas 如何确定一项操作是否影响原始数据框

在本文中，我们将介绍如何判断 Pandas 操作是否会影响原始数据框。

一、Pandas 数据框的复制问题

当我们使用 Pandas 操作数据框时，很容易出现对数据框进行更改的情况。例如，我们可能会使用 df.drop() 函数删除某些行或列，或者使用 df.fillna() 函数填充缺失值，这些操作都会导致数据框被修改。然而，当我们处理数据时，通常需要保持原始数据框的完整性，以便在需要时可以再次使用原始数据。

在 Python 中，我们可以使用赋值语句(=)来创建数据框的副本，然后对副本进行操作，这样就不会影响原始数据框。例如：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'], 'age': [20, 25, 30], 'gender': ['M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 副本
df_copy = df.copy()

# 删除一列
df_copy = df_copy.drop('gender', axis=1)

# 确认原始数据框是否受到影响
print(df)

上面的代码中，我们首先创建了一个名为 df 的数据框，然后使用 df.copy() 函数创建该数据框的副本。接着，我们在副本上使用 df.drop() 函数删除 gender 列，并打印出原始数据框 df。结果表明原始数据框没有受到影响。

二、Pandas 操作数据框的 inplace 参数

除了使用数据框的副本进行操作之外，Pandas 还提供了一个名为 inplace 的参数，可以指定操作是否直接影响原始数据框。如果将 inplace 参数设置为 True，则表示操作将直接在原始数据框上进行。例如：

# 创建数据框
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'], 'age': [20, 25, 30], 'gender': ['M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除一列
df.drop('gender', axis=1, inplace=True)

# 确认原始数据框是否受到影响
print(df)

在这种情况下，我们将 inplace 参数设置为 True，这样 df.drop() 函数将直接影响原始数据框。结果表明，原始数据框 df 的 gender 列已经被删除。

三、Pandas 操作数据框的返回值问题

此外，我们还需要弄清楚 Pandas 操作数据框时返回值的意义。在许多情况下，操作将返回一个新的数据框，而不是直接在原始数据框上进行操作。例如：

# 创建数据框
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'], 'age': [20, 25, 30], 'gender': ['M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 重命名列名
df_new = df.rename(columns={'name': 'full_name'})

# 确认原始数据框是否受到影响
print(df_new)
print(df)

在上面的示例中，我们使用 df.rename() 函数重命名了 name 列，并将返回的新数据框赋值给 df_new。结果表明，df 保持不变，而 df_new 包含了重命名后的数据框。

四、有状态(Stateful)和无状态(Stateless)函数

最后，我们需要知道 Pandas 函数的状态，即它们是否为有状态函数或无状态函数。有状态函数将修改传递给它们的对象，并返回新的修改后的结果。这些函数通常具有 inplace 参数，如上面提到的 df.drop() 和 df.fillna() 函数。相反，无状态函数不会更改原始对象，而是返回一个新的对象，具有与原始对象相同的形状，但经过修改。例如，df.rename() 函数就属于无状态函数。

需要注意的是，在处理大型数据集时，使用有状态函数可能会更改原始数据框并导致内存不足。因此，建议在处理大型数据集时使用无状态函数，以避免这种情况。