Pandas 系列中的浅拷贝与深拷贝

Pandas是一个强大的数据处理库，常常用于数据清洗、数据分析等领域。在Pandas中，我们有时需要对DataFrame或Series进行拷贝操作。在进行拷贝时，需要注意浅拷贝与深拷贝的区别。本文将对这两种拷贝方式进行介绍。

浅拷贝

浅拷贝是指创建一个对象的新引用，但不复制其数据。在Pandas中，进行浅拷贝操作的方法有两种：.copy()和.view()。

.copy()

.copy()方法可以创建一个数据的副本，并返回新的数据对象，不会对原始数据产生影响。通过.copy()方法得到的副本是一个全新的数据，数据内容与原始数据相同，但如果修改副本的数据，不会对原始数据产生任何影响。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': np.arange(5)})
df_copy = df.copy()

# 修改副本的值
df_copy.loc[0, 'A'] = 100

# 原始数据不受影响
print(df)      # 输出:    A
               # 0  0
               # 1  1
               # 2  2
               # 3  3
               # 4  4

print(df_copy) # 输出:      A
               # 0  100
               # 1    1
               # 2    2
               # 3    3
               # 4    4

.view()

.view()方法与.copy()类似，也能创建一个数据的浅拷贝。但.view()方法得到的视图仅仅是原始数据的一个引用，如果修改了视图的数据，原始数据也会发生变化。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': np.arange(5)})
df_view = df['A'].view()

# 修改视图的值
df_view[0] = 100

# 原始数据会发生变化
print(df)      # 输出:      A
               # 0  100
               # 1    1
               # 2    2
               # 3    3
               # 4    4

print(df_view) # 输出: [100 1 2 3 4]

深拷贝

深拷贝是指创建一个新的对象，同时递归地复制其所有数据。在Pandas中，我们可以使用.deepcopy()方法进行深拷贝。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': np.arange(5)})
df_deepcopy = df.copy(deep=True)

# 修改深拷贝的值
df_deepcopy.loc[0, 'A'] = 100

# 原始数据不会受到影响
print(df)           # 输出:    A
                    # 0  0
                    # 1  1
                    # 2  2
                    # 3  3
                    # 4  4

print(df_deepcopy)  # 输出:      A
                    # 0  100
                    # 1    1
                    # 2    2
                    # 3    3
                    # 4    4

总结

本文介绍了Pandas系列中的浅拷贝和深拷贝方法。浅拷贝可以得到一个数据的副本，但修改副本的数据不会影响原始数据；深拷贝则得到一个全新的数据对象，任何修改都不会影响原始数据。根据具体的使用场景，选择不同的拷贝方式即可。