将 df 复制到另一个 df - Python

在使用 pandas 进行数据分析时，经常需要将一个 DataFrame 复制到另一个 DataFrame 中。这可以通过 pandas 的 copy() 方法实现。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 复制 DataFrame
df_copy = df.copy()

# 打印原始 DataFrame 和复制 DataFrame
print('原始 DataFrame：\n', df)
print('复制 DataFrame：\n', df_copy)

输出应该如下所示：

原始 DataFrame：
    A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
复制 DataFrame：
    A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在这个例子中，我们创建了一个简单的 DataFrame，然后使用 copy() 方法将其复制到一个新的 DataFrame 中。注意，新创建的 DataFrame 是原始 DataFrame 的副本，这意味着对复制对象的更改不会影响原始对象。这非常有用，因为它可以防止对原始 DataFrame 进行意外的更改。

有时候，您可能想要复制 DataFrame 中的某些数据并创建一个全新的 DataFrame。您可以使用 loc 和 iloc 方法对 DataFrame 的特定行和列进行选择，然后将其复制到一个全新的 DataFrame 中。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'gender': ['Female', 'Male', 'Male']
})

# 复制特定的行和列到新的 DataFrame
df_copy = df.loc[0:1, ['name', 'age']].copy()

# 打印原始 DataFrame 和复制 DataFrame
print('原始 DataFrame：\n', df)
print('复制 DataFrame：\n', df_copy)

输出应该如下所示：

原始 DataFrame：
       name  age  gender
0    Alice   25  Female
1      Bob   30    Male
2  Charlie   35    Male
复制 DataFrame：
     name  age
0  Alice   25
1    Bob   30

在这个例子中，我们使用 loc 方法选择 DataFrame 中的前两行，并仅包括 name 和 age 两列。然后我们使用 copy() 方法将结果复制到一个新的 DataFrame 中。注意，新创建的 DataFrame 是原始 DataFrame 的副本，但只包含所选的行和列。

综上所述，通过使用 pandas 的 copy() 方法，您可以轻松地将 DataFrame 复制到另一个 DataFrame 中。在某些情况下，您还可以使用 loc 和 iloc 方法选择 DataFrame 中的特定行和列，然后将其复制到一个全新的 DataFrame 中。