合并2个pandas数据帧时的复制

在合并两个pandas数据帧时，复制是指创建一个新的数据帧，其中包含原始数据帧中的所有行和列。复制是为了避免修改原始数据帧，以便在合并操作中保留原始数据的完整性。

复制在合并数据帧时有以下几种常见的应用场景：

避免修改原始数据：通过复制数据帧，可以在合并操作中保留原始数据的完整性，避免对原始数据的修改。
避免引用问题：在合并数据帧时，如果不进行复制操作，而是直接引用原始数据帧，可能会导致在后续操作中修改原始数据帧的同时也修改了合并后的数据帧。
创建新的数据集：通过复制数据帧，可以创建一个新的数据集，其中包含合并操作后的结果，方便后续的数据分析和处理。

在pandas中，可以使用copy()方法来复制一个数据帧。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 复制数据帧
df1_copy = df1.copy()
df2_copy = df2.copy()

# 合并数据帧
merged_df = pd.concat([df1_copy, df2_copy], ignore_index=True)

在上述代码中，copy()方法被用来复制数据帧df1和df2，然后使用concat()方法将复制后的数据帧合并为一个新的数据帧merged_df。

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