新数据框中的熊猫设置列替换旧数据框

Question

我有两个数据框，我希望基于另一个数据框更新列。 问题是，当我更新列时，旧数据框也将被重写。

（一个数据框包含列和目标变量之间的相关性，另一个数据框应显示排名）

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data[:100]
y = iris.target[:100]
clmns = iris.feature_names

out = pd.DataFrame(index=np.arange(0,len(clmns)), columns=['coef'])

feat_coef = pd.DataFrame(columns=['Feature_name','pearson_koef_FM']) 

feat_coef['Feature_name'] = clmns
feat_rank = feat_coef

X_np = np.array(X)
y_np = np.array(y)
for idx,name in enumerate(clmns):
    out['coef'].loc[idx] = pearsonr(X_np[:,idx], y_np)[0]

feat_coef['pearson_koef_FM'] = np.absolute(out['coef'])

print '----BEFORE----'      
print feat_coef

feat_rank['pearson_koef_FM'] = feat_coef['pearson_koef_FM'].rank(ascending=False)

print '----AFTER----'     
print feat_coef

哪个返回：

----BEFORE----
        Feature_name pearson_koef_FM
0  sepal length (cm)         0.72829
1   sepal width (cm)        0.684019
2  petal length (cm)        0.969955
3   petal width (cm)        0.960158
----AFTER----
        Feature_name  pearson_koef_FM
0  sepal length (cm)              3.0
1   sepal width (cm)              4.0
2  petal length (cm)              1.0
3   petal width (cm)              2.0

显然，我希望feat_coef保持不变。 如果我打印feat_rank ，则输出正确。 我感觉这与复制数据帧时设置复制与视图有关。

Answer 1

在此行之后：

feat_rank = feat_coef

feat_rank是对feat_coef的引用：

In [9]: feat_rank is feat_coef
Out[9]: True

In [10]: id(feat_rank)
Out[10]: 177476664

In [11]: id(feat_coef)
Out[11]: 177476664

In [12]: id(feat_coef) == id(feat_rank)
Out[12]: True

In [13]: feat_rank['new'] = 100

In [14]: feat_coef
Out[14]:
        Feature_name pearson_koef_FM  new
0  sepal length (cm)         0.72829  100
1   sepal width (cm)        0.684019  100
2  petal length (cm)        0.969955  100
3   petal width (cm)        0.960158  100

因此，如果您更改参考DF feat_rank中的任何现有列（值），则将在源DF feat_coef

解决方案：如果您需要独立的DF，请使用.copy() ：

feat_rank = feat_coef.copy()