为什么我要做一个数据帧的浅拷贝？

Question

与why should I make a copy of a data frame in pandas有关

我注意到在流行的backtesting图书馆里

def __init__(self, data: pd.DataFrame)
    data = data.copy(False)

第631行。这样一本书的目的是什么？你知道吗

Answer 1

一个浅薄的副本可以让你

1. 无需复制即可访问帧数据（内存优化等）
2. 修改frames结构而不将其反映到原始数据帧

在回溯测试中，开发人员尝试将索引更改为datetime格式（第640行），并添加一个新的列'Volume'，如果它还没有在dataframe中，则使用np.nan值。这些变化不会反映在原始数据帧上。你知道吗

示例

>>> a = pd.DataFrame([[1, 'a'], [2, 'b']], columns=['i', 's'])
>>> b = a.copy(False)
>>> a
    i  s
 0  1  a
 1  2  b
>>> b
    i  s
 0  1  a
 1  2  b
>>> b.index = pd.to_datetime(b.index)
>>> b['volume'] = 0
>>> b
                               i  s  volume
1970-01-01 00:00:00.000000000  1  a       0
1970-01-01 00:00:00.000000001  2  b       0
>>> a
    i  s
 0  1  a
 1  2  b

当然，如果不创建浅层副本，对数据帧结构的更改将反映在原始副本中。你知道吗