Из документации Pandas:
«В зависимости от результата операции мутация одного объекта может случайно привести к мутации другого:
df = pd.DataFrame({"foo": [1, 2, 3], "bar": [4, 5, 6]})
subset = df["foo"]
subset.iloc[0] = 100
df
В консоль выведется:
foo bar
0 100 4
1 2 5
2 3 6
Изменение подмножества, например, обновление его значений, также приводит к обновлению df. Точное поведение сложно предсказать. Copy-on-Write решает проблему случайного изменения более одного объекта, явно запрещая это. При включённом CoW df не изменяется».
Режим copy_on_write означает "копирование при записи". Это оптимизация, которая позволяет pandas не создавать копии данных сразу при создании view или slice, а только тогда, когда данные действительно изменяются. Это значительно экономит память, особенно при работе с большими наборами данных и цепочками операций. Это дефолтное поведение для Pandas версии 3.0+.
Post #4188
859
- 👍 2
- 👎 1