データをコピーせずに 2 つの pandas DataFrame を連結したい。つまり、連結された DataFrame を 2 つの元の DataFrame のデータのビューにしたいのです。concat() を使用してみましたが、うまくいきませんでした。このコード ブロックは、基になるデータを変更すると、連結された 2 つの DataFrame には影響するが、連結された DataFrame には影響しないことを示しています。
arr = np.random.randn(12).reshape(6, 2)
df = pd.DataFrame(arr, columns = ('VALE5', 'PETR4'), index = dates)
arr2 = np.random.randn(12).reshape(6, 2)
df2 = pd.DataFrame(arr, columns = ('AMBV3', 'BBDC4'), index = dates)
df_concat = pd.concat(dict(A = df, B = df2),axis=1)
pp(df)
pp(df_concat)
arr[0, 0] = 9999999.99
pp(df)
pp(df_concat)
これは、最後の 5 行の出力です。新しい値が arr[0, 0] に割り当てられた後に df が変更されました。df_concat は影響を受けませんでした。
In [56]: pp(df)
VALE5 PETR4
2013-01-01 -0.557180 0.170073
2013-01-02 -0.975797 0.763136
2013-01-03 -0.913254 1.042521
2013-01-04 -1.973013 -2.069460
2013-01-05 -1.259005 1.448442
2013-01-06 -0.323640 0.024857
In [57]: pp(df_concat)
A B
VALE5 PETR4 AMBV3 BBDC4
2013-01-01 -0.557180 0.170073 -0.557180 0.170073
2013-01-02 -0.975797 0.763136 -0.975797 0.763136
2013-01-03 -0.913254 1.042521 -0.913254 1.042521
2013-01-04 -1.973013 -2.069460 -1.973013 -2.069460
2013-01-05 -1.259005 1.448442 -1.259005 1.448442
2013-01-06 -0.323640 0.024857 -0.323640 0.024857
In [58]: arr[0, 0] = 9999999.99
In [59]: pp(df)
VALE5 PETR4
2013-01-01 9999999.990000 0.170073
2013-01-02 -0.975797 0.763136
2013-01-03 -0.913254 1.042521
2013-01-04 -1.973013 -2.069460
2013-01-05 -1.259005 1.448442
2013-01-06 -0.323640 0.024857
In [60]: pp(df_concat)
A B
VALE5 PETR4 AMBV3 BBDC4
2013-01-01 -0.557180 0.170073 -0.557180 0.170073
2013-01-02 -0.975797 0.763136 -0.975797 0.763136
2013-01-03 -0.913254 1.042521 -0.913254 1.042521
2013-01-04 -1.973013 -2.069460 -1.973013 -2.069460
2013-01-05 -1.259005 1.448442 -1.259005 1.448442
2013-01-06 -0.323640 0.024857 -0.323640 0.024857
これは、concat() がデータのコピーを作成したことを意味すると思います。コピーが作成されないようにする方法はありますか? （メモリ使用量を最小限に抑えたい）。
また、2 つの DataFrame が同じ基になるデータにリンクされているかどうかを確認する簡単な方法はありますか? (データを変更し、各 DataFrame が変更されたかどうかを確認する手間を省く)
助けてくれてありがとう。
FS