Pandas 复制行

由于以数据为中心的Python软件包的奇妙网络，Python是一种进行数据分析的极好语言。Pandas就是这样一个应用程序，它使导入和分析数据变得非常简单。在pandas中，有许多方法来复制一个DataFrame。一个数据框架对象可以首先被分配给一个变量，尽管这种方法有一定的局限性。

Pandas是一个流行的Python库，用于数据操作和分析。在处理数据时，从一个DataFrame到另一个DataFrame的行复制是一个常规程序。本文将讨论如何在Pandas中使用copy()方法来复制一行。

Copy()方法创建一个新的DataFrame，是原始DataFrame的副本。这个方法创建了一个新的对象，使用不同的内存地址，拥有与原始对象相同的信息。原有的DataFrame将不会受到对复制件所做的任何修改的影响。

DataFrame.copy(deep=True)

当deep被设置为True（默认）时，会创建一个调用者对象的数据和索引的副本，对该副本的数据或索引的任何改变都不会反映在调用者对象中（见下面的注释）。

如果deep=False，将不会利用调用者对象的数据或索引创建新对象（只复制对数据和索引的引用）。Deepcool参数，默认为True。

创建一个深度拷贝，包括数据和索引的拷贝。当deep=False时，索引和数据都不被转移。

返回适当的对象类型，可以是copySeries或DataFrame。

DataFrame.copy(deep=True)

当deep被设置为True（默认）时，将产生一个新的对象，其数据和指数与调用者对象重复。原始对象将不反映对副本的数据或索引所做的改变（见下面的注释）。

如果deep=False并且生成了一个新的对象，将不发送来自调用者对象的数据或索引（只复制对数据和索引的引用）。对原始数据的任何改动都将反映在副本中（反之亦然）。

创建一个深度拷贝，包括数据和索引的拷贝。当deep=False时，数据和索引都不会被复制。如果调用者指定的对象类型，返回拷贝系列或一个DataFrame。

要从一个DataFrame中复制一个特定的行，我们可以使用.loc[]方法来选择行，然后使用.copy()方法来创建一个新的DataFrame。例如，如果我们有一个名为df的DataFrame，我们想复制第二行，我们可以使用以下代码。

代码

row_2 = df.loc[1].copy()

这将创建一个名为row_2的新DataFrame，是原始DataFrame中第二行的副本。我们也可以使用.iloc[]方法，通过其索引而不是标签来选择行。

通过向.loc[]或.iloc[]方法传递索引列表，也可以一次复制多行。例如，如果我们想复制第二和第三行，我们可以使用以下代码。

rows_2_and_3 = df.loc[[1, 2]].copy()

我们也可以使用这个方法，通过使用赋值运算符（=）将行复制到另一个DataFrame。例如，如果我们有一个名为df_1的DataFrame，我们想把第二行复制到另一个名为df_2的DataFrame，我们可以使用以下代码。

代码

df_2 = df_1.loc[1].copy()

也可以复制一行并将其插入同一DataFrame或另一DataFrame的其他位置。例如，如果我们想复制第二行并将其插入同一DataFrame的第五行，我们可以使用以下代码。

代码

df.loc[4] = df.loc[1].copy()
a = pd.Series([1, 2], index=["a", "b"])
a
c    1
d    2
dtype: int64
a_copy = s.copy()
a_copy
c    1
d    2
dtype: int64

总之，Pandas中的.copy()方法是一个有用的工具，可以创建一个新的DataFrame，作为现有DataFrame的副本。它可以用来将一个DataFrame中的特定行或多行复制到另一个DataFrame中，或者在同一个DataFrame的不同位置插入一个行的副本。