Python| Pandas.copy() 和通过变量复制的区别

Pandas .copy()方法用于创建 Pandas 对象的副本。变量也用于生成对象的副本，但变量只是指向对象的指针，新数据的任何更改也会更改以前的数据。

以下示例将显示通过变量复制和 Pandas.copy() 方法之间的区别。

示例 #1：通过变量进行复制
在此示例中，制作了一个示例 Pandas 系列并将其复制到一个新变量中。之后，对新数据进行一些更改，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：
如输出图像所示，对新数据所做的更改也反映在旧数据中，因为新变量只是指向旧变量的指针。
示例 #2：使用 Pandas.copy() 方法
在此示例中，pandas.copy() 方法用于复制数据，并对新数据进行一些更改。然后将更改与旧数据进行比较。

# 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，新数据中的更改是独立的，并没有改变旧数据中的任何内容。