我刚刚开始探索pandas。我尝试在不影响源DataFrame的情况下，对DataFrame的一列应用对数缩放。我将现有DataFrame(data_source)传递给DataFrame构造函数，以为这样会创建一个副本。

data_source = pd.read_csv("abc.csv")log_data = pd.DataFrame(data = data_source).apply(lambda x: np.log(x + 1))

我认为这样操作是正确的，但是这是否是推荐的/正确的方式来对复制的DataFrame进行缩放？它与’DataFrame.copy’函数有什么不同？

回答：

pd.DataFrame(data = data_source) 并不会创建副本。这在构造函数的copy参数的文档中有说明：

copy : boolean, default False
从输入中复制数据。仅影响DataFrame / 2d ndarray输入

这也可以通过尝试更改结果来轻松观察到：

>>> x = pandas.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [1., 2., 3.]})>>> y = pandas.DataFrame(x)>>> x   x    y0  1  1.01  2  2.02  3  3.0>>> y   x    y0  1  1.01  2  2.02  3  3.0>>> y.iloc[0, 0] = 2>>> x   x    y0  2  1.01  2  2.02  3  3.0

如果你想要一个副本，可以调用copy方法。不过，你并不需要副本。apply已经返回了一个新的DataFrame，而且更好的是，你可以直接对DataFrame调用numpy.log或numpy.log1p：

>>> x = pandas.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [1., 2., 3.]})>>> numpy.log1p(x)          x         y0  0.693147  0.6931471  1.098612  1.0986122  1.386294  1.386294