Pandas DataFrame浅副本不对数据更改反应？

Question

我有一个包装类来处理特定的数据帧和一些修饰函数/可调用函数来操作它。

class PhoneNumberCleaner:
    def __init__(self, data: pd.DataFrame, pattern: str):
        self.data = data  # shallow copy?
        self.pattern = pattern

    def __call__(self, *args, **kwargs) -> pd.DataFrame:
        drop_mask = self.data['phoneNumber'].apply(
            lambda pn: not re.fullmatch(self.pattern, pn)
        )
        drop_mask_index = drop_mask[drop_mask].index
        return self.data.drop(drop_mask_index)


class Wrapper:
    def __init__(self, data: pd.DataFrame):
        self.data = data

    def modify(self, modifier: Callable, *args, **kwargs):
        self.data = modifier(*args, **kwargs)

现在，假设我有以下数据：

df_data = {
    'name': ['Mickey', 'Anna', 'Todd', 'Lee', 'Amanda', 'Jake'],
    'phoneNumber': [
        '0321111444---',
        '0335555666',
        '0330001234',
        '0330123456789',
        '0328888999',
        '0999999999999',
    ]
}
df = pd.DataFrame(df_data)

并且我想删除电话号码模式不正确的行：

wrapper = Wrapper(df)
number_cleaner = PhoneNumberCleaner(wrapper.data, r'\d{10}')
wrapper.modify(number_cleaner)

打印包装数据工作正常：

print(wrapper.data)

     name phoneNumber
1    Anna  0335555666
2    Todd  0330001234
4  Amanda  0328888999

但是，当我想通过 PhoneNumberCleaner 对象访问相同的数据时（即应该引用相同的数据帧），我得到旧数据：

print(number_cleaner.data)

     name    phoneNumber
0  Mickey  0321111444---
1    Anna     0335555666
2    Todd     0330001234
3     Lee  0330123456789
4  Amanda     0328888999
5    Jake  0999999999999

我尝试在 Wrapper 中分配数据时添加 .copy(deep=False) 和PhoneNumberCleaner 类，但没有帮助。我在这里缺少什么？

Answer 1

此行：

class PhoneNumberCleaner:
    def __call__(self, *args, **kwargs) -> pd.DataFrame:
        ...
        return self.data.drop(drop_mask_index)

/a>返回新的数据框。未修改原始dataFrame（self.data）。

将其更改为：

class PhoneNumberCleaner:
    def __call__(self, *args, **kwargs) -> pd.DataFrame:
        ...
        self.data.drop(drop_mask_index, inplace=True)
        return self.data