如何检查两个变量是否指向同一个 pandas 对象？

Question

在这个例子中，r1和r2引用的是同一个对象，但由于它们的id不同，assert(not r1 is r2)返回false。尽管如此，我原本希望它失败，因为r1和r2都指向同一个对象！！

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([0])
r1 = df.iloc[0]
r2 = df.iloc[0]
assert(not r1 is r2)
r1[0] = 1
assert(r1.equals(r2))
print(id(r1), id(r2))

>> 140547055257416 140547055258032

可以在numpy中的数组切片中找到为什么会发生这种情况的解释。

- Chuan

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使用'.copy()'。关于为什么，请参见https://dev59.com/6F4c5IYBdhLWcg3wqbwC。 - Michael Gardner

我觉得你误解了我的问题。我已经重新表述了它。 - Chuan

抱歉，这将回答你的问题。https://dev59.com/-VYN5IYBdhLWcg3wFky2 - Michael Gardner

一篇有趣的阅读，但它并没有告诉我如何检查两个变量是否引用同一个 pandas 对象。 - Chuan

你可以称之为一个 bug，但是你是否希望保存每个 iloc 操作以便给出相同的 ID 的字典被保存？ - trigonom

Answer 1

您可以在此处使用np.may_share_memory或np.shares_memory

np.may_share_memory(r1, r2)
# True

- Ch3steR

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共享内存和is之间的主要区别是什么？ - Chuan

Answer 2

首先，让我们进行一个简单的实验，以查看在 pandas 的意义下，r1 和 r2 实际上是相同的对象

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([0,1,2,3])
r1 = df.iloc[:,:1]
r2 = df.iloc[:,:1]

r1.iloc[2] = -10
r2.iloc[1] = -100
assert (not r1 is r2)

print(pd.concat((df,r1,r2),axis=1).to_string())

运行这个脚本，输出是：

     0    0    0
0    0    0    0
1 -100 -100 -100
2  -10  -10  -10
3    3    3    3

这意味着 pandas 认为 r1 和 r2 是同一个对象。请注意，通过运行此脚本实际上可以证明这一点。

unique_ids = []
for _ in range(1000):
    one_id = id(df.iloc[:,:1])
    unique_ids.append(one_id)
set(unique_ids)

你会看到 set(unique_ids) 的长度不为1!!

根据 @user2357112 在 this post 下支持 Monica 的评论

我认为你收到的 ID 与数组元素的地址没有任何关系;它是包含数组元数据和指向元素使用的存储的指针的标头的地址。

基本上，r1 和 r2 是引用相同数组元素的不同对象。

- meTchaikovsky

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你解释了我的问题，但并没有回答它。你展示了r1和r2被视为同一对象，但id是不同的。 - Chuan

@Chuan请查看我的更新帖子，我猜r1和r2是包含数组元数据的标头。 - meTchaikovsky

感谢详细的解释。我标记了Ch3steR的答案为正确答案，因为它回答了问题。 - Chuan