Методы динамического поднабора / нарезки / фильтрации DataFrame в pandas? - PullRequest
0 голосов
/ 24 марта 2020

В pandas, когда вы создаете срез или подмножество DataFrame, а затем обновляете исходный DataFrame где-то вниз по течению в потоке программы, срез или подмножество остается неизменным. В отличие от аналогичного SQL сценария, основанного на процедурном программировании ios, подмножество не представляет собой отфильтрованное представление исходного набора данных, а представляет собой отдельную копию без постоянной связи с оригиналом.

Это тривиально легко см. следующее:

pandas dataframe subset demo code

... С результатами операторов печати до и после операции обновления, показывающими подмножество pandas без изменений, как ожидается:

pandas data subset demo output

Однако, есть сценарий ios, когда желательно выполнить итерации или выполнить массовые операции только над подмножеством набора данных, который также динамически отражает любые обновления исходного суперсета, как в более SQL -ориентированной модели «отфильтрованного представления» для поднабора / среза данных.

Существуют ли какие-либо методы для достижения такого же динамического эффекта c поднабора данных / эффекта фильтрации представления в потоке программы Python 3 с pandas?

Я могу добиться результатов Мне нужно функционально использовать шаблон split-apply-Объединить, но я ищу менее подробные / сложные альтернативы, если таковые существуют.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...