通过引用或值传递的数据帧 - Python

在 Python 中，我们用数据帧表示数据结构。数据帧是一个二维表，其中行表示观察值，列表示变量。

引用传递

在 Python 中，当我们使用引用传递数据帧时，传递的是数据帧对象的引用而不是对象本身。这意味着如果我们更改引用对象中的任何内容，原始数据帧也将受到影响。这种传递方式在处理大型数据集时非常有用，因为它不需要复制整个数据集，而只需要传递指向原始数据集的引用。

以下是一个使用引用传递的例子：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = df1

df2['C'] = [5, 6]

print(df1)
print(df2)

输出：

   A  B  C
0  1  3  5
1  2  4  6
 
   A  B  C
0  1  3  5
1  2  4  6

可以看到，当我们向 df2 添加一列 C 时，df1 也受到了影响。

值传递

在 Python 中，当我们使用值传递数据帧时，传递的是数据帧的副本而不是原始对象的引用。这意味着如果我们更改副本中的任何内容，原始数据帧将不受影响。这种传递方式在需要保留原始数据集的情况下非常有用。

以下是一个使用值传递的例子：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = df1.copy()

df2['C'] = [5, 6]

print(df1)
print(df2)

输出：

   A  B
0  1  3
1  2  4
 
   A  B  C
0  1  3  5
1  2  4  6

可以看到，当我们向 df2 添加一列 C 时，df1 不受影响。

总结

在 Python 中，我们可以通过引用或值传递数据帧。引用传递传递了指向原始数据帧的引用，而值传递传递了原始数据帧的副本。我们可以根据需要使用这两种传递方式来操作数据帧。