复制DataFrame:import pandas as pd data = { "name": ["Sally", "Mary", "John"], "qualified": [True, False, False] } df = pd.DataFrame(data) print(df) #复制: newdf = df.copy() print(newdf) 运行一下定义与用法 copy() 方法返回 DataFrame 的副本。默认...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) # 创建深拷贝 df_deep_copy = df.copy(deep=True) # 创建浅拷贝 df_shallow_copy = df.copy(deep=False) # 修改深拷贝,原DataFrame不会受到影响 df_deep_copy.loc[0, 'A'] =...
我们执行深度复制来创建df_other,并将其第一个值更改为5: df_other = df.copy()# deep=Truedf_other.iloc[0,0] =5df_other A B053124 然后我们检查原始 DataFramedf的状态: df A B013124 我们看到原来的DataFrame 完好无损。这是因为我们执行的是深复制,而不是浅复制。 例外 当DataFrame 的值是 Python ...
这些操作是在库函数pandas.DataFrame.copy(deep=False)(用于浅拷贝)和pandas.DataFrame.copy(deep=True)(用于DataFrames和Series中的深拷贝)的帮助下完成的。 现在,让我们了解一下什么是浅拷贝。 浅拷贝 当创建DataFrame或Series对象的浅层副本时,它不会复制原始对象的索引和数据,而只是复制对其索引和数据的引用。因此...
首先,我们创建一个简单的 DataFrame:python import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': , 'B': })然后,我们使用 `copy()` 方法创建一个副本:python df_copy = df.copy()现在,我们修改副本中的值,不会影响原始数据:python df_copy = [10, 20, 30]打印原始 DataFrame 和复制后的 DataFrame,可以...
})# 使用 copy() 方法创建副本df_copy = df.copy()# 修改副本的值,不影响原始数据df_copy['A'] = [10,20,30] print("原始 DataFrame:") print(df) print("\n复制后的 DataFrame:") print(df_copy) 2)基本的深拷贝和浅拷贝 importpandasaspd# 创建一个 Seriess = pd.Series([1,2], index=[...
pandas DataFrame:将NaN值替换为相应列的中位数 、、、 \generic.py:6287: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrameSee the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-ve...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.copy方法的使用。
Learn, why should we make a copy of a DataFrame in Pandas? By Pranit Sharma Last updated : September 20, 2023 Pandas is a special tool that allows us to perform complex manipulations of data effectively and efficiently. Inside pandas, we mostly deal with a dataset in the form of ...
Pandas DataFrame - copy() function: The copy() function is used to make a copy of this object’s indices and data.