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python - 将数据分配给数据框时如何发生以下情况

问题描述

我的理解是，在“=”操作数的情况下，信息从右向左流动。即a=b 意味着b 的值被转移到a。如果我之后更改 a，它不应该影响 b 的值。但在下面的代码中，它正在发生。谁能告诉我为什么会这样？

df_main=fivminohlc

result=df_main.dtypes

print(result)

result=fivminohlc.dtypes

print(result)

O    float64
H    float64
L    float64
C    float64
V      int64
dtype: object
O    float64
H    float64
L    float64
C    float64
V      int64
dtype: object

df_main['Y1']=(df_main['C']-df_main['O'])/df_main['O'] # I have not touched fivminohlc

df_main['Y'] = np.where((df_main.Y1 > .001), 2, 1) 

df_main['Y'] = np.where((df_main.Y1 < -.001), 0, 1) 

result=df_main.dtypes

print(result)

result=fivminohlc.dtypes

print(result)

O     float64
H     float64
L     float64
C     float64
V       int64
Y1    float64
Y       int32
dtype: object
O     float64
H     float64
L     float64
C     float64
V       int64
Y1    float64
Y       int32
dtype: object

fivminohlc 中怎么显示 Y 和 Y1

标签： pythondataframemathreturn-valueassign

解决方案

因为 fivminohlc 是一个类的实例，所以当您将其分配给 df_main 时，df_main 本质上就变成了指向 fivminohlc 的“指针”。

df_main 和 fivminohlc 都代表同一个实例。因此，通过更新 df_main，您也在更新 fivminohlc。

class A:
    num = 1

a = A()
b = a
b.num = 2
print(a.num)
print(a == b)

上面的代码将打印

2
True

请参阅此文档：https ://docs.python.org/3/tutorial/classes.html

第 9.3.5 节。类和实例变量也可能有用。

制作副本

文档：https ://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.copy.html

from pandas import DataFrame

# Instantiate an initial dataframe with columns "Name" and "RoomNumber"
df = DataFrame(columns=["Name", "RoomNumber"])

# Instantiate second_instance which effectively acts as a pointer to df's instance. 
# Also instantiate df_copy using df.copy() which copies the entirety of df into a
# new object.
second_instance = df
df_copy = df.copy()

# Update second_instance to add a new column, and print df. We can clearly see 
# that the change to second_instance affected df.
second_instance["NumberOfGuests"] = {}
print(df.columns)

# Now print df_copy. We can see that the above change to second_instance did not 
# affect df_copy as it is a separate instance.
print(df_copy.columns)

这将打印：

Index(['Name', 'RoomNumber', 'NumberOfGuests'], dtype='object')
Index(['Name', 'RoomNumber'], dtype='object')

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