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...
使用pandas.DataFrame.copy方法：说明：此方法可以创建一个DataFrame的副本。默认情况下，副本中的任何更改都不会影响原始DataFrame。代码示例：deep_copy = items_df.copy。其中items_df是原始DataFrame，deep_copy是其副本。参数：可以通过设置deep=False来实现浅复制，但通常默认为深复制，即deep=True。通过...
复制一份DataFrame备用。 当deep=True 的时候(默认状态),会进行深拷贝(deep copy), Pandas 会复制一份原来 df 的 data 和 indices,并创建一个新的对象指向这个复制出来的 data 和 indices。此时,对新的 df 的数据或者 indices 的修改不会影响原始的 df。 当deep=False的 时候,会进行浅拷贝(shallow copy),p...
df1=df.copy(deep=False) 1. 2. 深拷贝- 重新开辟内存空间存放df2的数据 所指向数据的地址不一样 pandas.DataFrame.copy(deep=True) # copy()函数 默认 深拷贝 df2 与df独立 df2=df.copy()df2=df.copy(deep=True) 1. 2. 总结 浅拷贝 赋值 随着变化而变化 深拷贝 独立 deep = True 参考文献 https:...
print("\n复制后的DataFrame:") print(df_copy)🔍 深拷贝与浅拷贝在Pandas 中,`copy()` 方法默认进行浅拷贝,即复制对象本身,但不会复制嵌套的对象。例如,包含嵌套列表的 Series:python s = pd.Series([, ]) deep = s.copy()如果我们更新嵌套列表中的值:python...
pandas.DataFrame.copy()方法可以创建DataFrame的副本。默认情况下，副本中的任何更改都不会影响原始DataFrame。如果需要副本中的更改反映在原始DataFrame上，则可以通过设置deep=False实现。示例代码展示了一个将DataFrameitems_df创建为副本deep_copy的操作，其中修改了副本中的值，而原始DataFrame保持不变。另一...
deep : bool, default True Make a deep copy, including a copy of the data and the indices. With ``deep=False`` neither the indices nor the data are copied. Returns --- copy : Series or DataFrame Object type matches caller. Notes ...
▣ 使用dataframe读取Excel文件 通过pandas库，你可以轻松地使用dataframe来读取Excel文件。以下是一个简单的示例：```python data = pd.DataFrame(pd.read_excel(path, sheet_name=0))```这将读取指定路径下的Excel文件，并默认将其第一个工作表（sheet）的数据加载到dataframe中。其中，path是Excel文件的目录路径...
DataFrame.astype(dtype[, copy, errors])转换数据类型 DataFrame.copy([deep])复制数据框 DataFrame.isnull()以布尔的方式返回空值 DataFrame.notnull()以布尔的方式返回非空值 索引和迭代 方法描述 DataFrame.head([n])返回前n行数据 DataFrame.at快速标签常量访问器 ...
data = pd.concat([a, b],ignore_index=True) Concatenate英[kɒn'kætɪneɪt DataFrame objects data = copy.deepcopy(data[[ 'c1', 'c2']]) # data[[]] 双括号区别:多列切片 data1 = pd.concat([data1,data[""]]) data = pd.merge(data,data1,on="") ...