DataFrame.loc（）はデータフレームにどのような影響を与えましたか？

Question

私はnumpy.random.permutation（）を使って元のデータフレームXに対してランダムな順序を生成し、その全体をX_permにランダムな順序で割り当てる必要がありました。

X_perm=X 
y_perm=y 
perm = np.random.permutation(X.shape[0]) 
for i in range(len(perm)): 
    X_perm.loc[i]=(X.loc[perm[i]]) 
    y_perm.loc[i]=(y.loc[perm[i]]) 

コードを実行した後、X [0：1]によって与えられたXの最初のレコードは、実行前のケースに比べて変化しています。

Strange。私はX上で何も操作をしませんでしたが、その値を新しいデータフレームに割り当てます。どのようにしてX値の変化を引き起こしたか？この予期しない動作のため

乾杯

Answer 1

理由はX_permがX_permへの変更もこれを実証するためにX.

に対して行われた変更されるように、XのX_permから独立している配列は、Xに参照されないことです：

import numpy as np 
a = np.arange(16) 
print a 
b = a # as your X_perm = X 
print b # same as print a above 
b[0] = -999 
print a # has been modified 
print b # has been modified 

a[-1] = -999 
print a # has been modified 
print b # has been modified 

# using copy 
a = np.arange(16) 
print a 
b = a.copy() # b is separate reference to array 
print b # same as print a above 
b[0] = -999 
print a # has NOT been modified 
print b # has been modified 

a[-1] = -999 
print a # has been modified 
print b # has NOT been modified 

はあなたが欲しいものを行うには、

X_perm = X.copy() 

も参照してくださいXのコピーであることをX_permする必要があります