Pandas 数据帧中浅拷贝与深拷贝的区别

数据框 (DataFrames) 是 pandas 软件库中用于存储和操作带标签列和行的二维数据结构的主要工具。这篇文章介绍了 pandas 数据框中浅拷贝与深拷贝的区别。

什么是浅拷贝？

浅拷贝创建一个新的对象，该对象与原始对象共享相同的内存地址，因此改变其中一个对象的值，也会改变另一个对象的值。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df_copy = df
df_copy['col1'][0] = 5

print(df['col1'][0]) # 5

在这个例子中，我们将 df 数据框分配给 df_copy 变量。因此，在对 df_copy 进行更改时，原始的 df 也被更改了，因为它们共享同一块内存地址。

什么是深拷贝？

深拷贝是创建一个新的对象，并与原始对象不共享内存地址。这意味着在更改一个对象的值时，不会影响到另一个对象。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df_copy = df.copy()
df_copy['col1'][0] = 5

print(df['col1'][0]) # 1

在这个例子中，我们使用 .copy() 方法对 df 数据框进行深拷贝，并将新的数据框对象分配给 df_copy 变量。当我们更改 df_copy 中的值时，原始 df 数据框不会更改。

如何确定数据框中是浅拷贝还是深拷贝？

有几个方法可以确定 Pandas 数据框是浅拷贝还是深拷贝。

方法 1：使用 is 运算符

可以使用 is 运算符来比较数据框是否位于同一个内存地址。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df_copy = df
df_deepcopy = df.copy()

print(df is df_copy) # True
print(df is df_deepcopy) # False

在这个例子中，我们比较了 df 和 df_copy 以及 df 和 df_deepcopy 是否位于同一个内存地址。我们发现 df 和 df_copy 是同一个对象（浅拷贝），而 df 和 df_deepcopy 不是同一个对象（深拷贝）。

方法 2：使用 id() 函数

可以使用 id() 函数来获取数据框对象的内存地址。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df_copy = df
df_deepcopy = df.copy()

print(id(df)) # 4341411456
print(id(df_copy)) # 4341411456
print(id(df_deepcopy)) # 4382791232

在这个例子中，我们使用 id() 函数获取 df，df_copy 和 df_deepcopy 的内存地址。我们发现 df 和 df_copy 有相同的内存地址，而 df_deepcopy 不同。

方法 3：使用 copy() 方法

使用 copy() 方法对数据框进行深拷贝，直接对原始数据框进行更改，说明原始数据框是浅拷贝。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df_copy = df
df_deepcopy = df.copy()

df['col1'][0] = 5

print(df is df_copy) # True
print(df is df_deepcopy) # False

在这个例子中，我们使用 .copy() 方法对 df 进行深拷贝，并将新的数据框对象分配给 df_deepcopy 变量。然后我们更改了 df 中的值，并发现更改也出现在 df_copy 中（浅拷贝），但不会出现在 df_deepcopy 中（深拷贝）。

结论

浅拷贝和深拷贝是处理数据框的重要工具，因为每种类型都有适用的情况。浅拷贝是常用的一种，当一个新的对象需要指向与原始对象相同的内存地址时，浅拷贝比较实用。深拷贝则可用于更改数据框而不影响原始数据的情况。