为什么 pandas reindex() 不能就地运行?

Why doesn't pandas reindex() operate in-place?

来自reindex docs

Conform DataFrame to new index with optional filling logic, placing NA/NaN in locations having no value in the previous index. A new object is produced unless the new index is equivalent to the current one and copy=False.

因此,我认为我可以通过设置 copy=False 到位 (!) 来重新排序 Dataframe。然而,我似乎确实得到了一份副本,需要再次将其分配给原始对象。如果可以避免的话,我不想将其分配回去 ()。

这就是我正在做的事情:

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))

df.columns = [ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e' ]

df.head()

出局:

          a         b         c         d         e
0  0.234296  0.011235  0.664617  0.983243  0.177639
1  0.378308  0.659315  0.949093  0.872945  0.383024
2  0.976728  0.419274  0.993282  0.668539  0.970228
3  0.322936  0.555642  0.862659  0.134570  0.675897
4  0.167638  0.578831  0.141339  0.232592  0.976057

Reindex 给了我正确的输出,但我需要将它分配回原始对象,这是我想通过使用 copy=False:

避免的
df.reindex( columns=['e', 'd', 'c', 'b', 'a'], copy=False )

该行之后的期望输出是:

          e         d         c         b         a
0  0.177639  0.983243  0.664617  0.011235  0.234296
1  0.383024  0.872945  0.949093  0.659315  0.378308
2  0.970228  0.668539  0.993282  0.419274  0.976728
3  0.675897  0.134570  0.862659  0.555642  0.322936
4  0.976057  0.232592  0.141339  0.578831  0.167638

为什么copy=False不能正常工作?

完全可以做到吗?


使用 python 3.5.3,pandas 0.23.3

reindex 是一种结构性变化,而不是装饰性或变革性的变化。因此,总是返回一个副本,因为无法完成操作 in-place(这需要为底层数组等分配新内存)。这意味着您必须 将结果分配回去,没有其他选择。

df = df.reindex(['e', 'd', 'c', 'b', 'a'], axis=1)  

另见 GH21598 上的讨论。


copy=False 实际上有用的一个极端情况是用于重新索引 df 的索引与它已有的索引相同。你可以通过比较id来检查:

id(df)
# 4839372504

id(df.reindex(df.index, copy=False)) # same object returned 
# 4839372504

id(df.reindex(df.index, copy=True))  # new object created - ids are different
# 4839371608  

有点离题,但我相信这会重新排列原位的列

    for i, colname in enumerate(list_of_columns_in_desired_order):
        col = dataset.pop(colname)
        dataset.insert(i, colname, col)