数据帧深拷贝 - Python

在Python中，DataFrame是一个非常常用的数据结构，大多数情况下，我们需要对数据帧进行复制操作。但是，在进行复制操作时，需要注意浅拷贝和深拷贝的区别。

浅拷贝只是复制了原始数据帧的引用，而深拷贝则是复制了数据帧中所有的数据。如果进行浅拷贝后，修改了其中某一列的值，那么原始数据帧也会跟着修改，这是由于原始数据帧与复制的数据帧共享数据。

因此，我们需要深拷贝操作，来防止这种情况发生。下面是深拷贝的一些方法：

方法一: copy()

DataFrame.copy()方法可以用来对数据帧进行深拷贝。通过调用这个方法，我们可以复制数据帧的所有元素，而不仅仅是数据帧本身的引用。

import pandas as pd 
  
# 创建一个示例数据帧 
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3], 'letters': ['a', 'b', 'c']}) 
  
# 复制数据帧 
df_copy = df.copy() 
  
# 修改复制后的数据帧 
df_copy['numbers'][1] = 5
  
# 输出原始数据帧和复制后的数据帧 
print("Original DataFrame:\n", df) 
print("\nCopied DataFrame:\n", df_copy)

这个方法将创建一个副本，因此，如果您想进行深拷贝，最好使用此方法。但是，这也是最慢的一种方法。

方法二: deepcopy()

使用copy函数或方法时，如果数据帧包含了嵌套的数据结构（如列表）,则复制后新数据帧中的嵌套数据结构只是原数据帧嵌套数据结构的引用，如果嵌套的数据结构中的元素发生改变，这种修改将体现在两个数据帧中，这种情况下，我们需要使用Python的标准库中的copy模块中的deepcopy()函数。

import pandas as pd 
import copy 
  
# 创建一个示例数据帧 
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3], 'letters': ['a', 'b', 'c']}) 
  
# 复制数据帧 
df_copy = copy.deepcopy(df) 
  
# 修改复制后的数据帧 
df_copy['numbers'][1] = 5
  
# 输出原始数据帧和复制后的数据帧 
print("Original DataFrame:\n", df) 
print("\nCopied DataFrame:\n", df_copy)

这种方法复制数据帧时，将递归复制数据帧及其所有的关联嵌套容器，它的效率比 copy() 低，但它可以保证完全复制所有嵌套引用。

方法三: Pandas API

Pandas还提供了一些快速的方式来深拷贝数据帧，这些方法都不需要使用copy或deepcopy函数。

i) Pandas的.loc[]或.iloc[]方法

import pandas as pd 
  
# 创建一个示例数据帧 
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3], 'letters': ['a', 'b', 'c']}) 
  
# 复制数据帧 
df_copy = df.loc[:,:] 
  
# 修改复制后的数据帧 
df_copy['numbers'][1] = 5
  
# 输出原始数据帧和复制后的数据帧 
print("Original DataFrame:\n", df) 
print("\nCopied DataFrame:\n", df_copy)

ii) Pandas的.copy(deep=True)方法

import pandas as pd 
  
# 创建一个示例数据帧 
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3], 'letters': ['a', 'b', 'c']}) 
  
# 复制数据帧 
df_copy = df.copy(deep=True) 
  
# 修改复制后的数据帧 
df_copy['numbers'][1] = 5
  
# 输出原始数据帧和复制后的数据帧 
print("Original DataFrame:\n", df) 
print("\nCopied DataFrame:\n", df_copy)

这两种方法都是比较快速的深拷贝方法，但是仅仅将数据帧和其底层嵌套容器进行了复制，而不会复制基本数据类型（例如字符串）引用。

总之，深拷贝操作是非常必要的，避免因拷贝不当导致数据处理混乱。以上几种深拷贝方法，可以根据数据的特点灵活应用。