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Python:将数据帧赋值给第二个变量,更改第二个Dataframe会更改第一个变量

在Python中,将数据帧赋值给第二个变量时,实际上是创建了一个指向相同数据帧的引用。因此,如果更改第二个数据帧,第一个变量也会受到影响。

这种行为是因为在Python中,对象的赋值实际上是将对象的引用复制给变量,而不是复制对象本身。当我们将一个数据帧赋值给第二个变量时,两个变量实际上指向了同一个数据帧对象。因此,对第二个变量所做的任何更改都会反映在第一个变量上。

为了避免这种情况,我们可以使用.copy()方法创建一个数据帧的副本,而不是直接赋值。这样,第二个变量将引用一个独立的数据帧对象,对其进行的更改不会影响第一个变量。

以下是一个示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将数据帧赋值给第二个变量
df2 = df1

# 修改第二个数据帧
df2['A'] = [7, 8, 9]

# 查看第一个数据帧
print(df1)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A  B
0  7  4
1  8  5
2  9  6

可以看到,修改了第二个数据帧后,第一个数据帧也发生了变化。

如果我们使用.copy()方法创建副本,代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将数据帧赋值给第二个变量,并创建副本
df2 = df1.copy()

# 修改第二个数据帧
df2['A'] = [7, 8, 9]

# 查看第一个数据帧
print(df1)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

可以看到,修改了第二个数据帧后,第一个数据帧没有发生变化。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的技术实现和产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

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