pandas条件选择-返回视图而不是副本_返回ModelState而不是视图_返回对象的const引用而不是副本 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python一个万万不能忽略的警告！

3 重要概念要了解 SettingWithCopyWarning，首先需要了解 Pandas 中的某些操作可以返回数据的视图（View），而某些操作将返回数据的副本（Copy）。...视图就是原来数据的一部分，而副本是新生成的数据，和原来没有一毛钱关系。...，首先，df[df['name']] 返回的是副本，也就是重新生成了一个对象，然后再对满足条件的行，其列score赋值，当然和原数据没有任何关系了。...Pandas 确定返回一个视图还是一个副本的逻辑，源于它对 NumPy 库的使用，这是 Pandas 库的基础。视图实际上是通过 NumPy 进入 Pandas 的词库的。...随着时间的推移，这些设计和功能元素之间的相互作用，导致了一组复杂的规则，这些规则决定了返回视图还是副本。

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Pandas切片操作：一个很容易忽视的错误

这是因为Pandas提供了太多方法可以做同样的事情，方法选择不当，可能导致一些意想不到的错误。...这里我们就遇到了所谓的“链接索引”，具体原因是使用了两个索引器，例如：df[][] df[df['x']>3] 导致Pandas创建原始DataFrame的单独副本 df[df['x']>3]['y']...= 50 将新值分配给“ y”列，但在此临时创建的副本上，而不是原始DataFrame上。...value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame SettingWithCopyWarning 是一个警告 Warning，而不是错误...这是因为，当我们从DataFrame中仅选择一列时，Pandas会创建一个视图，而不是副本。关于视图和副本的区别，下图最为形象： ?

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干货！机器学习中，如何优化数据性能

同时因为ndarry和DataFrame都具有良好的随机访问的性能，使用条件选取执行的效率往往是高于条件判断再执行的。特殊情况下，使用预先声明的数据块而避免append。...在继续讲解链式复制前，需要先了解pandas的方法有一部分是返回的是输入数据的视图（view）一部分返回的是输入数据的拷贝（copy），还有少部分是直接修改源数据。...如果开发人员想选取源数据的一部分，修改其中某列的值并赋给新的变量而不修改源数据，那么正常的写法就是无歧义的。然而有些隐蔽的链式索引往往并不是简单的像上述情况那样，有可能跨越多行代码，甚至函数。...避免对有可能是视图的中间变量进行修改。需要注意的是：DataFrame的索引操作到底是返回视图还是返回拷贝，取决于数据本身。...对于单类型数据（全是某一类型的DataFrame）出于效率的考虑，索引操作总是返回视图，而对于多类型数据（列与列的数据类型不一样）则总是返回拷贝。

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

向Pandas提供列的名称而不是整数标签（使用列参数），有时提供行的名称。...从一个Series的dict（每个Series代表一个列；默认返回copy，它可以被告知返回一个copy=False的视图）。...DataFrame有两种可供选择的索引模式：loc用于通过标签进行索引，iloc用于通过位置索引进行索引。在Pandas中，引用多行/列是一种复制，而不是一种视图。...当使用几个条件时，它们必须用括号表示，如下图所示：当你期望返回一个单一的值时，你需要特别注意。因为有可能有几条符合条件的记录，所以loc返回一个Series。...默认情况下，Pandas会对任何可远程求和的东西进行求和，所以必须缩小你的选择范围，如下图：注意，当对单列求和时，会得到一个Series而不是一个DataFrame。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

除了简单情况外，很难预测它是否会返回视图或副本（它取决于数组的内存布局，关于这一点，pandas 不做任何保证），因此__setitem__是否会修改dfmi或立即被丢弃的临时对象。...pandas 有 SettingWithCopyWarning，因为在切片的副本上赋值通常不是有意的，而是由于链式索引返回了一个副本而预期的是一个切片引起的错误。...按位置选择警告对于设置操作，返回副本还是引用可能取决于上下文。有时被称为链式赋值，应该避免。请参见返回视图与副本。 pandas 提供了一套方法，以便获得纯整数索引。...pandas 具有SettingWithCopyWarning，因为将分片的副本分配给链式索引通常不是有意的，而是由链式索引返回副本而不是预期的分片而导致的错误。...pandas 有SettingWithCopyWarning，因为给切片的副本赋值通常不是有意的，而是由链式索引返回副本而预期切片引起的错误。

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数据分析 | Numpy进阶

因为Numpy设计初衷就是处理大数据，所以可以想象一下，假如Numpy坚持要将数据复制来复制去的话会产生性能与内存等问题. tips:如果想得到ndarray切片的一份副本而非视图，就需要显示地进行复制操作...多维数组注意：直接给元素赋值,返回的数组都有是视图，是直接映射到数据源上，如有改变也会影响到数据源 ? ? ? 说明：布尔索引与花式索引不常用,不作讲解! 通用函数运算 ?...条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的失量化版本,np.where的第二个和第三个参数不必是数组，它们都有可以是标量值，在数据分析中where...通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组,如下: ?...再下一篇是关于Pandas的教程,Numpy深入部分先放一下，等把Pandas教程做完再补上，因为Pandas是对Numpy的进一步补充,等等大家熟悉了Pandas再回头看Numpy高级部分更容易理解.

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Pandas和Numpy的视图和拷贝

mask] x y z a 1 1 45 c 4 9 24 d 8 27 11 mask 是一个有布尔值构成的Series对象，然后用它作为df的索引，就得到了按照筛选条件返回的记录...而属性.flags.owndata的返回值是True。 ? 图中显示，两个数组各有一套数据。那么，视图和拷贝有什么区别呢？其实，前面的演示你已经看出来了。...通过这种方式，您保留了副本，并从内存中删除了原始数组，可以尽可能节省内存。切片返回的是视图，但是，索引则不同了。下面演示，使用列表作为索引，得到了原始数组的拷贝。...而arr[[1, 3]]返回了拷贝，其中也包括2和8两个元素，但是，它们已经不是arr中的元素了，而是两个新的。arr[[1, 3]][0] = 64就不会影响arr了。...更改默认提示严格来说，SettingWithCopyWarning只是提示或者警告，不是错误，你的代码并不会因为它而中断，如果你看着它不爽，可以修改，利用下面的配置方法： pd.set_option(

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xarray | 索引及数据选择

类似pandas对象，xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。但是xarray对象还具有命名维度，因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。...比如：mda.sel(x={'one': 'a'}, two=0) 类似 pandas，xarray 可以从多索引中选择部分索引。当多索引将为单索引时，返回的对象会重命名维度和坐标。...复制和视图数组索引返回视图还是副本依赖于标签。...对于整数索引来说，使用numpy 相同的规则：使用整数或切片索引时，返回视图使用数组或列表索引时，返回副本基于标签的索引更复杂：使用切片索引时，返回视图使用数组索引时，返回副本使用标量索引时...，可能返回视图也可能是副本，取决于位置索引是整数还是切片。

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再见了，Numpy！！

总结，种种原因，NumPy为我们，或者说数据学习者、工作者提供了一个强大、高效且易于使用的工具，使得咱们能够更专注于数据的分析和模型的构建，而不是低级的数值计算。...] # 输出：[100, 200, 300, 6, 7, 8, 9, 10] 这些代码展示了如何使用NumPy进行数组的切片访问和修改，以及如何利用布尔索引来选择满足特定条件的元素。...numpy.where(): 根据条件返回数组中的索引。...数组的复制和视图 .copy(): 创建数组的深度副本。视图（View）: 创建数组的浅副本，当原数组改变时，视图也会跟着改变。...这些代码示例展示了深度副本和视图（浅副本）之间的区别：深度副本不影响原始数组，而视图的修改会影响原始数组。 14. 条件逻辑 numpy.where(): 用于基于条件选择数组元素。

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【说站】python切片中内存的注意事项

2、通常需要遍历切片，而不仅仅是在内存中静态创建它。islice非常适合这个。一个警告，它不支持负的参数start，stop或者step，如果这是一个问题，您可能需要计算指标或反向迭代提前。...list_last_nine = list(last_nine_iter) 现在： >>> list_last_nine [91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99] 列表切片制作副本的事实是列表本身的一个特征...如果您对 Pandas DataFrame 等高级对象进行切片，它可能会返回原始视图，而不是副本。以上就是python切片中内存的注意事项，希望对大家有所帮助。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·一）

请参阅返回视图与副本。在 MultiIndex / 高级索引中查看 MultiIndex 和更高级的索引文档。在食谱中查看一些高级策略。...请参阅返回视图与副本。警告当您提供与索引类型不兼容（或可转换）的切片器时，.loc是严格的。例如，在DatetimeIndex中使用整数。这将引发TypeError。...## 通过位置选择警告对于设置操作返回的是副本还是引用，可能取决于上下文。有时这被称为chained assignment，应该避免。请参见返回视图与副本。...这类似于通过 .loc 进行部分设置（但是在内容而不是轴标签上）。...= pd.Index([10, 20, 30, 40], name="a") In [377]: df_idx Out[377]: 0 a 10 0 20 1 30 2 40 3 返回视图与副本

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在pandas中遍历DataFrame行

参考链接：遍历Pandas DataFrame中的行和列有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)*iterrows：不要修改行你不应该修改你正在迭代的东西...根据数据类型的不同，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它将不起作用。...对于大量的列(> 255)，返回常规元组。第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。...(c1=10, c2=100), Pandas(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120)] 全面的测试我们测试了所有可用列： def iterfullA(d):

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Python进阶之Pandas入门(三) 最重要的数据流操作

例如，您可能会根据一些条件过滤一些行，然后想要快速知道删除了多少行。处理重复这个数据集没有重复的行，但是确认您没有聚合重复的行总是很重要的。...加倍，将它附加到自身: temp_df = movies_df.append(movies_df) print (temp_df.shape) 运行结果: (2000, 11) 使用append()将返回一个副本...，而不会影响原始的DataFrame。...DataFrame的一个副本，但这次删除了副本。...如果您想知道为什么要这样做，一个原因是它允许您在数据集中查找所有副本。当条件选择显示在下面时，您将看到如何做到这一点。

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如何遍历pandas当中dataframe的行

有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2...0.19.1)： iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)* iterrows...根据数据类型的不同，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它将不起作用。...对于大量的列(> 255)，返回常规元组。第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。...(c1=10, c2=100), Pandas(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120)] ---- 全面的测试我们测试了所有可用列： def iterfullA(d

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Python之NumPy实践之数组和矢量计算

NumPy最重要的一个特点是其N维数组对象（即ndarray），该对象是是一个快速而灵活的大数据集容器。 3....数组装置和轴对换：转置（transpose）是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。...将条件逻辑表述为数组运算：numpy.where函数是三元表达式x if condition else y 的矢量版本。 16....顶级方法np.sort返回的是数组的已排序副本，而就地排序则会修改数组本身。 17....用数组的文件进行输入输出将数组以二进制格式保存到磁盘：np.save和np.load 存取文本文件:pandas中的read_csv和read_table函数；np.loadtxt或np.genfromtxt

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PDFTPaxosRaft-分布式一致性协议解析

PBFT中有几个概念需要了解下，所有的节点称为副本，这些副本有两个角色，分别为主节点(primary)和备份节点(backups)，所有的副本在一个被称为视图(View)的轮换过程中运作。...主节点和备份节点是针对视图而言，视图是连续编号的整数。...在某个视图中，从副本中选出一个副本为主节点，选择算法为p = v mod |R|，其中v是视图编号，|R|为副本个数，p为副本编号，除主节点之外所有的节点都为备份节点。...将集群中是否存在背叛者作为一个已知条件来将拜占庭问题细分下：假如集群中存在背叛者，也就是有一些伪造信息，这种情况称为拜占庭错误，伪造信息的节点称为拜占庭节点。...算法中的角色分为Leader、Follower和Candidate，但是这三种角色并不是同时出现的，正常运行时只有Leader和Follower，candidate只作为选举leader时的一个临时角色出现

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20 个不常见却很有用的 Numpy 函数

flatten总是返回一个1D副本，而ravel则试图生成原始数组的1D视图。也就是说如果修改从ravel返回的数组可能会改变原来的数组。...np.all仅当数组中的所有元素都符合特定条件时返回True: array1 = np.random.rand(100) array2 = np.random.rand(100) >>> np.all...True是因为数组中至少有一个元素满足特定条件， np.allclose 如果想要检查两个长度相等的数组是否互为副本，简单的==操作符不会将其截断。...True，而不是<=!...np.argsort np.sort返回一个已排序的数组副本。有时需要对数组进行排序的索引，以便为不同的目的多次使用相同的索引。

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20个不常见但却非常有用的Numpy函数

flatten总是返回一个1D副本，而ravel则试图生成原始数组的1D视图。也就是说如果修改从ravel返回的数组可能会改变原来的数组。...np.where 顾名思义，这个函数返回一个条件为True的数组的所有下标: probs = np.random.rand(100) idx = np.where(probs > 0.8) >>>...True是因为数组中至少有一个元素满足特定条件， np.allclose 如果想要检查两个长度相等的数组是否互为副本，简单的==操作符不会将其截断。...True，而不是<=!...np.argsort np.sort返回一个已排序的数组副本。有时需要对数组进行排序的索引，以便为不同的目的多次使用相同的索引。

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pandas中的.update()方法

在Pandas中，update()方法用于将一个DataFrame或Series对象中的值更新为另一个DataFrame或Series对象中的对应值。...需要注意的是，update()方法会就地修改当前对象，而不会返回一个新的对象。这与许多Pandas方法的行为不同，因为它们通常会返回一个新的对象。...我们想要将下面的数据匹配到原始数据上：如果直接使用，看看结果是什么： df.update(df1) df 所有单元格都将被替换，除非我们的新DF有空，update()方法内联地改变了原始的数据，而不是创建副本...df.update(df1,filter_func=lambda x : x%2==0) df 可以看到只更新了符合判断条件的值。...所以在处理缺失或者过期数据更新时，pandas中的update方法是一个很有用的工具。

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工具 | ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

我们选择官方使用 scikit-image 来分割硬币的例子，因为这个例子简单而全面。...还可以使用多个条件进行筛选。每个数字可以是正的（或者负的），这表示所保存的对象的相应参数分别大于（或者小于）相对值。保存的对象将被设置为前色，拒绝的对象将被设置为背景色。...如果在 note 中设置了 auto_snap，snap 将是 img 的一个副本。我们可以处理这个副本，将结果存储在 img 中。...在选择 para 之后，将它们与当前表一起传递给 run 函数处理。表数据是当前表中的一个 pandas.DataFrame 对象，存储在 tps 中。...ImagePy 使不是程序员研究人员也能使用计算机进行科学计算，因此他们不需要关注 UI 和交互设计，只需要关注算法本身，最终加速开源工具构建甚至商业产品的孵化。

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