dataframe赋值新对象后修改新对象影响原来的dataframe
在Python的pandas库中,DataFrame对象的赋值操作默认会返回一个新的对象,而不是原始对象的引用。因此,当你执行b = a
时,b
实际上是a
的一个新的副本,而不是指向同一对象的引用。所以,当你修改b
时,它不应该影响a
。
但如果你在某些情况下发现修改b
会影响到a
,那很可能是因为你在操作DataFrame的某个视图或子集,而不是DataFrame本身。
为了确保b
的修改不会影响到a
,你可以使用.copy()
方法来创建一个DataFrame的深拷贝。这样,即使你修改了b
,a
的值也不会受到影响。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· 【设计模式】告别冗长if-else语句:使用策略模式优化代码结构
· 提示词工程——AI应用必不可少的技术
· 字符编码:从基础到乱码解决
· 地球OL攻略 —— 某应届生求职总结