pandas.DataFrame.set_flags#

DataFrame.set_flags(*, copy=<no_default>, allows_duplicate_labels=None)[源代码]#

返回一个带有更新标志的新对象。

参数:

复制布尔值, 默认为 False: 指定是否应制作对象的副本。

备注

copy 关键字将在 pandas 3.0 中更改行为。写时复制将默认启用，这意味着所有带有 copy 关键字的方法将使用延迟复制机制来推迟复制并忽略 copy 关键字。copy 关键字将在未来版本的 pandas 中被移除。

通过启用写时复制 pd.options.mode.copy_on_write = True，您已经可以获得未来的行为和改进。

自 3.0.0 版本弃用.
允许重复标签bool, 可选: 返回的对象是否允许重复标签。

返回:

Series 或 DataFrame: 与调用者相同的类型。

参见

DataFrame.attrs: 适用于此数据集的全局元数据。
DataFrame.flags: 适用于此对象的全局标志。

备注

此方法返回一个新对象，该对象与输入数据具有相同的视图。修改输入或输出值将在另一个对象中反映出来。

此方法旨在用于方法链中。

“Flags” 不同于 “metadata”。Flags 反映 pandas 对象（Series 或 DataFrame）的属性。Metadata 指的是数据集的属性，应存储在 DataFrame.attrs 中。

例子

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2]})
>>> df.flags.allows_duplicate_labels
True
>>> df2 = df.set_flags(allows_duplicate_labels=False)
>>> df2.flags.allows_duplicate_labels
False