Главная » Интересно

Простой способ создать точный дубликат DataFrame в Pandas и избежать нежелательных изменений в данных

На чтение 3 мин Опубликовано Обновлено

DataFrame является одной из основных структур данных в Pandas, предназначенных для работы с табличными данными. В процессе работы с DataFrame часто возникает необходимость создания его копии для выполнения различных операций без изменения исходного объекта. Копирование DataFrame в Pandas может быть выполнено с помощью нескольких методов, каждый из которых имеет свои особенности.

Однако, необходимо быть осторожным при копировании DataFrame, поскольку при работе с большими наборами данных можно столкнуться с проблемами памяти и замедления выполнения программы.

В этой статье мы рассмотрим несколько способов скопировать DataFrame в Pandas и разберемся, какой из них лучше всего подходит в каждой конкретной ситуации.

Как перенести данные в Pandas DataFrame

Для создания DataFrame в Pandas, есть несколько способов перенести данные из разных источников. Ниже перечислены некоторые из них:

1. Использование списков или массивов:

Передайте список или массив данных в конструктор pandas.DataFrame(), чтобы создать DataFrame.

Например:

import pandas as pd
data = [['John', 28, 'M'],
['Fred', 45, 'M'],
['Anna', 31, 'F']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Gender'])

2. Использование словарей:

Передайте словарь, где ключи — это названия столбцов, а значения — это данные, в конструктор pandas.DataFrame(), чтобы создать DataFrame.

Например:

import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Fred', 'Anna'],
'Age': [28, 45, 31],
'Gender': ['M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

3. Использование файлов CSV:

Создайте объект DataFrame, считав данные из файла CSV с помощью функции pandas.read_csv().

Например:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

4. Использование данных из SQL:

Создайте соединение с базой данных и передайте SQL-запрос, чтобы создать DataFrame с помощью функции pandas.read_sql_query().

Например:

import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('data.db')
query = 'SELECT * FROM employees'
df = pd.read_sql_query(query, conn)

Теперь вы знаете, как перенести данные в Pandas DataFrame из разных источников.

Способы копирования DataFrame

В библиотеке Pandas существует несколько способов копирования DataFrame, каждый из которых может использоваться в различных ситуациях:

  • Использование метода copy(). Этот метод создает полную копию DataFrame, включая все его значения и индексы. Такая копия будет независима от исходного DataFrame и любые изменения в ней не повлияют на исходный экземпляр.
  • Использование оператора присваивания =. При присваивании одного DataFrame другому с помощью оператора = создается новая ссылка на исходный DataFrame. Таким образом, изменения, внесенные в новый DataFrame, будут отражаться и на исходном.
  • Использование метода pd.DataFrame() на основе другого DataFrame. При создании нового DataFrame используя существующий, можно создать копию данных, но при этом сохранить ссылку на исходный DataFrame.

Важно учитывать, что при копировании DataFrame может происходить копирование только ссылки на данные (поверхностное копирование) или создание полноценной копии, включающей значения и индексы (глубокое копирование). По умолчанию, методы copy() и pd.DataFrame() создают глубокие копии, в то время как оператор присваивания создает поверхностную копию.

Выбор подходящего способа копирования DataFrame зависит от конкретной задачи и требований к независимости копии от исходного DataFrame. Важно также учитывать объем данных и потребление памяти при копировании, особенно при работе с большими DataFrame.

Оцените статью