*Python Pandas DataFrame* 是一个功能强大的数据结构,用于处理、分析和操作数据。在使用DataFrame时,有几种复制DataFrame的方法。这篇文章将讨论DataFrame的`copy()`方法的两个参数`deep`的不同取值以及使用`=`进行复制的区别。
首先,让我们了解一下`copy()`方法。DataFrame的`copy()`方法允许我们创建一个数据的副本,以便对副本进行修改而不影响原始数据。在`copy()`方法中,有两个参数可以设置:`deep`和`inplace`。`deep`参数表示是否进行深度复制,而`inplace`参数表示是否在原地进行复制。在默认情况下,`deep`参数的取值为`False`。这意味着当我们使用`copy()`方法时,只会创建原始数据的一个浅层副本。浅层副本是指新创建的DataFrame对象与原始对象共享数据,但是拥有独立的索引和列标签。这意味着在修改副本时,原始数据不会受到影响。让我们看一个例子:pythonimport pandas as pddata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'], 'Age': [25, 28, 30], 'Salary': [50000, 60000, 70000]}df1 = pd.DataFrame(data)df2 = df1.copy()在上面的例子中,我们创建了一个DataFrame对象`df1`,然后使用`copy()`方法创建了一个副本`df2`。现在,我们对副本`df2`进行修改,看看是否会影响原始数据:pythondf2['Age'] = [26, 29, 31]print(df1)print(df2)输出结果如下所示:
Name Age Salary0 John 25 500001 Emma 28 600002 Michael 30 70000 Name Age Salary0 John 26 500001 Emma 29 600002 Michael 31 70000可以看到,修改了副本`df2`的`Age`列后,并没有影响到原始数据`df1`。这是因为默认情况下,`copy()`方法创建的是浅层副本。接下来,我们讨论一下`deep`参数的取值为`True`时,`copy()`方法的行为。当`deep`参数为`True`时,`copy()`方法会创建原始数据的一个深层副本。深层副本是指新创建的DataFrame对象与原始对象拥有独立的索引、列标签和数据。这意味着在修改副本时,原始数据也不会受到影响。让我们看一个例子:
pythondf3 = df1.copy(deep=True)df3['Salary'] = [55000, 65000, 75000]print(df1)print(df3)输出结果如下所示:
Name Age Salary0 John 25 500001 Emma 28 600002 Michael 30 70000 Name Age Salary0 John 25 550001 Emma 28 650002 Michael 30 75000可以看到,修改了深层副本`df3`的`Salary`列后,并没有影响到原始数据`df1`。这是因为`copy()`方法创建的是深层副本。使用`=`进行复制的区别除了使用`copy()`方法外,我们还可以使用`=`进行DataFrame的复制。然而,使用`=`进行复制与使用`copy()`方法是有区别的。当我们使用`=`将一个DataFrame赋值给另一个变量时,实际上是创建了一个指向原始DataFrame的引用。这意味着原始数据和副本之间是共享数据的。如果我们修改了副本,那么原始数据也会受到影响。让我们看一个例子:
pythondf4 = df1df4['Age'] = [26, 29, 31]print(df1)print(df4)输出结果如下所示:
Name Age Salary0 John 26 500001 Emma 29 600002 Michael 31 70000 Name Age Salary0 John 26 500001 Emma 29 600002 Michael 31 70000可以看到,修改了副本`df4`的`Age`列后,原始数据`df1`也发生了改变。这是因为`=`创建的是一个指向原始数据的引用。在处理DataFrame时,我们需要根据需求选择合适的复制方法。`copy()`方法的`deep`参数可以控制是否进行深度复制,而使用`=`进行复制则是创建一个指向原始数据的引用。在本文中,我们讨论了`copy()`方法的两个参数`deep=False`和`deep=True`的区别。默认情况下,`deep=False`创建的是浅层副本,而`deep=True`创建的是深层副本。另外,我们还比较了使用`=`进行复制与使用`copy()`方法的区别。使用`=`创建的是指向原始数据的引用,而`copy()`方法创建的是独立的副本。希望本文对您理解DataFrame的复制方法有所帮助!