Python中Pandas.copy()与通过变量复制的区别

Pandas .copy()方法用于创建一个Pandas对象的副本。变量也被用来生成一个对象的副本，但变量只是一个对象的指针，任何新数据的变化也会改变之前的数据。

下面的例子将展示通过变量复制和Pandas.copy()方法的区别。

例子#1：通过变量进行复制
在这个例子中，我们制作了一个Pandas系列的样本并复制到一个新的变量中。之后，在新数据中做了一些改变，并与旧数据进行比较。

# importing pandas module
import pandas as pd
  
# creating sample series
data = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'])
  
# creating copy of series
new = data
  
# assigning new values
new[1]='Changed value'
  
# printing data
print(new)
print(data)

输出:
如输出图片所示，新数据中的变化也反映在旧数据中，因为新变量只是旧变量的一个指针。

例2：使用Pandas.copy()方法
在这个例子中，pandas.copy()方法被用来复制一个数据，并在新数据中做了一些改变。然后将这些变化与旧数据进行比较。

# importing pandas module
import pandas as pd
  
# creating sample series
data = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'])
  
# creating copy of series
new = data.copy()
  
# assigning new values
new[1]='Changed value'
  
# printing data
print(new)
print(data)

输出:
如输出图像所示，新数据的变化是独立的，没有改变旧数据的任何东西。