Python | Pandas.copy() 和通过变量复制的区别

在 Pandas 中我们通常会想到copy()方法和通过变量复制的方法。这两种方法看起来功能相似，但是它们的实现方法和结果并不相同。在本篇文章中，我们将深入了解这两种复制方法的区别和应用场景。

Pandas.copy() 方法

首先，我们来看一下 Pandas 中的 copy() 方法是如何实现的。通过 copy() 方法，我们可以创建一个对象的副本，这个副本将保留原始数据的内容和结构。在使用 copy() 方法时，我们需要注意以下几点：

1. 如果不使用 copy() 方法直接对数据进行操作，那么任何变量中的内容都将被修改。
2. 当使用 copy() 方法时，它将返回原始数据的副本，这个副本不共享数据或索引。
3. 对副本数据的更改不会反映在原始数据上。
4. 大多数情况下，使用 copy() 方法时会消耗更多的内存。

下面是一个 Pandas 使用 copy() 方法的示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['Emily', 'John', 'Mike', 'Lily'],
        'age': [25, 26, 28, 29],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 copy() 方法复制数据
df_copy = df.copy()

# 修改复制后的数据
df_copy.iloc[0, 0] = 'Emma'

# 原始数据不会改变
print(df)

输出结果如下：

   name  age gender
0  Emily   25      F
1   John   26      M
2   Mike   28      M
3   Lily   29      F

从上面的代码和输出结果可以看出，虽然我们修改了 df_copy 的第一行名称，但是原始数据 df 并没有发生改变。这是因为我们使用了 copy() 方法，保留了原始数据的内容和结构，重新分配了内存，从而创建了一个新的数据副本。

通过变量复制的方法

除了使用 copy() 方法，还可以通过变量复制的方法来创建数据副本。下面是示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['Emily', 'John', 'Mike', 'Lily'],
        'age': [25, 26, 28, 29],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 通过变量复制数据
df_copy = df

# 修改复制后的数据
df_copy.iloc[0, 0] = 'Emma'

# 原始数据也会改变
print(df)

注意到我们这里使用方法与之前相同，但是输出结果却有所不同：

   name  age gender
0  Emma   25      F
1  John   26      M
2  Mike   28      M
3  Lily   29      F

从上面的代码和输出结果中可以看出，我们修改了 df_copy 的第一行名称，而原始数据 df 也发生了改变。这是因为通过变量复制的方法不是在创建新的数据副本，而是将变量 df 的指针复制给变量 df_copy，两个变量引用的是同一个数据。因此，对于 df 和 df_copy 中的任何更改都会影响到另一个变量。

应用场景

在实际应用中，根据具体情况选择使用 copy() 方法或变量复制方法是非常重要的。下面是一些常见的使用场景：

• 当你需要修改数据，但不想改变原始数据时，应该使用 copy() 方法。这可以确保对原始数据的保护，同时还可以应用任何修改，而不改变原始数据。
• 当你只需要简单复制数据时，可以使用变量复制方法，这可以减少内存使用和 CPU 时间。但是需要注意的是，变量复制方法会修改原始数据，因此在使用这种方法时应该谨慎。
• 如果你想在不保护原始数据的情况下使用修改后的数据，或者你要同时修改几个数据集，那么最好使用 copy() 方法。

总结

通过本篇文章，我们了解了 Pandas 中的 copy() 方法和通过变量复制的方法的不同。使用 copy() 方法可以保护原始数据并应用任何修改，而变量复制方法会修改原始数据。根据实际应用情况选择合适的方法非常重要。