极客笔记Pandas：在 DataFrame.merge() 中使用 copy=False 的确切缺点
在本文中，我们将介绍在 Pandas 中使用 DataFrame.merge() 方法时使用 copy=False 的确切缺点。首先，我们需要了解什么是 merge() 方法及其用途。
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merge() 方法：什么是它以及何时使用它？
merge() 方法是 Pandas 库的主要功能之一，它用于将两个或多个 DataFrame 水平合并在一起。合并的依据是传递给该方法的共同列的值。merge() 可以解决合并数据集所遇到的许多常见问题，例如不同键的列名称、数据集中的重复键，以及错误地组合键时发生的数据损失等。
下面是一个简单的示例，展示了如何将两个 DataFrame 水平合并在一起：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
'value': [5, 6, 7, 8]})
merged = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged)
输出：
key value_x value_y
0 B 2 5
1 D 4 6
merge() 方法将 df1 和 df2 水平合并，并使用共同的 “key” 列作为依据。合并结果仅包含两个 DataFrame 中共同拥有的 “key” 值 “B” 和 “D”，并将它们的 “value” 列值合并在一起。
copy=False：如何使用它？
copy=False 是在使用 DataFrame.merge() 时的一个常见选项。它控制是否在合并期间对输入数据的副本进行操作。如果 copy=False，则会尝试从原始数据中更改所需的部分。如果 copy=True （这是默认设置），则始终会复制数据。
下面是一个简单的示例，展示了 copy=False 选项的作用：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
'value': [5, 6, 7, 8]})
merged = pd.merge(df1, df2, on='key', copy=False)
print(df1)
print(df2)
print(merged)
输出：
key value
0 A 1
1 B 2
2 C 3
3 D 4
key value
0 B 5
1 D 6
2 E 7
3 F 8
key value_x value_y
0 B 2 5
1 D 4 6
可以看到，使用 copy=False 选项时，原始数据 DataFrame df1 和 df2 没有发生变化。而合并后的结果 merged 包含了 df1 和 df2 的合并值。
从代码中可以看到，copy=False 在某些情况下可以节省内存并提高代码效率。但它也有其他缺点，这些缺点将在下一节中讨论。
copy=False 的确切缺点
虽然 copy=False 可以节省内存和提高代码效率，但使用它时需要非常小心。因为数据不会被复制，所以在原始数据上的任何更改都会在合并结果中反映出来。这可能导致意外的结果，尤其是在数据中有重复键或共享列名时。
下面是一个简单的示例，展示了 copy=False 选项在数据重复键和共享列名时的缺点：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'B', 'C', 'D'],
'value': [5, 6, 7, 8]})
merged = pd.merge(df1, df2, on='key', copy=False)
print(df1)
print(df2)
print(merged)
输出：
key value
0 A 1
1 B 2
2 B 3
3 C 4
key value
0 B 5
1 B 6
2 C 7
3 D 8
key value_x value_y
0 B 2 5
1 B 2 6
2 B 3 5
3 B 3 6
4 C 4 7
可以看到，在上述示例中，df1 和 df2 包含有重复的键和共享名称的列。如果使用 copy=False 选项进行合并，则会产生意外的结果。在合并结果中，键 “B” 会出现四次，其余的 “key” 则只出现一次。
这是由于在 df1 中的 “key” 列和 df2 中的 “key” 列，在合并过程中会被认为是同一列。此外，如果在 df1 或 df2 上对原始数据进行更改，则这些更改也会反映在合并结果中。
另外，由于 copy=False 不会复制数据，因此创建一个合并结果可能会更快。但是，如果原始数据在合并后需要更改，则必须对原始数据进行复制，这也会带来额外的时间和空间开销。
总结
在使用 DataFrame.merge() 方法时，copy=False 选项可以用于节省内存并提高代码效率。但需要小心使用，因为它会对原始数据进行更改，并可能产生意外的结果，特别是当数据包含重复键或共享名称的列时。在对原始数据进行更改的情况下，使用 copy=True 更为安全，因为它会复制数据，并且可以避免意外的结果，但是可能会带来额外的时间和空间开销。