Pandas 数据框（DataFrame）的值传递

在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 中的 DataFrame 进行值传递，主要包括浅拷贝和深拷贝两种方式，并给出相应的代码实例。

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DataFrame 的浅拷贝

DataFrame 的浅拷贝是指对原始数据进行复制，并返回一个新的 DataFrame，其中包含与原始数据相同的数据引用。在对这个新的 DataFrame 进行修改时，原始数据也会发生相应的改变。下面是一个浅拷贝的示例代码：

import pandas as pd

# 创建原始数据框
df1 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mike', 'David'], 'age': [25, 30, 35]})

# 对原始数据框进行浅拷贝
df2 = df1

# 修改新的数据框
df2['age'] = [26, 31, 36]

# 查看原始数据框
print(df1)

运行结果如下：

    name  age
0   John   26
1   Mike   31
2  David   36

可以看到，当我们修改 df2 中的数据时，df1 中的相应数据也发生了改变。

DataFrame 的深拷贝

与浅拷贝不同，DataFrame 的深拷贝是指对原始数据进行复制，并返回一个新的 DataFrame，其中包含与原始数据不同的数据引用。在对这个新的 DataFrame 进行修改时，原始数据不会发生任何改变。下面是一个深拷贝的示例代码：

import pandas as pd

# 创建原始数据框
df1 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mike', 'David'], 'age': [25, 30, 35]})

# 对原始数据框进行深拷贝
df2 = df1.copy()

# 修改新的数据框
df2['age'] = [26, 31, 36]

# 查看原始数据框
print(df1)

运行结果如下：

    name  age
0   John   25
1   Mike   30
2  David   35

可以看到，当我们修改 df2 中的数据时，df1 中的相应数据并未发生改变。

总结

对于 Pandas 数据框的值传递，我们可以使用浅拷贝和深拷贝两种方式。浅拷贝在对新的数据框进行修改时会影响原始数据，而深拷贝不会影响原始数据。根据需求的不同，我们可以选择不同的拷贝方式来处理数据框的值传递问题。