pandas条件选择-返回视图而不是副本

pandas是Python中一个常用的数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在pandas中，条件选择操作可以用于根据特定条件筛选和选择数据。

在条件选择中，pandas提供了多种方法来返回数据的视图而不是副本。下面是一些常见的方法：

使用布尔索引：布尔索引是一种通过指定条件来选择数据的方法。通过传递一个布尔数组，pandas可以根据条件返回数据的视图。例如，可以使用以下代码选择年龄大于等于18的用户数据：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 17, 30]}

df = pd.DataFrame(data)

view = df[df['Age'] >= 18]

在上述代码中，df['Age'] >= 18返回一个布尔数组，该数组指示数据中哪些行的年龄大于等于18。然后，将该布尔数组传递给df[]操作符，可以返回视图。

使用.loc和.iloc：.loc和.iloc是pandas提供的两个用于标签和整数位置选择的属性。它们也可以用于条件选择返回视图。例如，可以使用以下代码选择年龄大于等于18的用户数据：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 17, 30]}

df = pd.DataFrame(data)

view = df.loc[df['Age'] >= 18]

在上述代码中，df['Age'] >= 18返回一个布尔数组，该数组指示数据中哪些行的年龄大于等于18。然后，将该布尔数组传递给.loc，可以返回视图。

需要注意的是，以上方法返回的是数据的视图而不是副本。这意味着对返回的视图所做的更改会反映在原始数据上。如果需要得到副本而不是视图，可以使用.copy()方法。例如：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 17, 30]}

df = pd.DataFrame(data)

view = df[df['Age'] >= 18].copy()

在上述代码中，通过使用.copy()方法，确保view是一个副本而不是视图。

总结：