python pandas深拷贝和浅拷贝

在Python中，深拷贝和浅拷贝是用来复制对象的概念。在使用pandas库时，可以使用深拷贝和浅拷贝来复制DataFrame和Series对象。

浅拷贝是创建一个新的对象，新对象的数据和原对象相同，但是共享相同的数据引用。换句话说，如果修改了新对象的数据，原对象的数据也会随之改变。在pandas中，可以使用`copy()`方法进行浅拷贝。

例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = df1.copy()

df2['A'][0] = 10

print(df1)
print(df2)

输出结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

    A  B
0  10  4
1   2  5
2   3  6

可以看到，修改了df2的数据后，df1的数据并没有改变。

而深拷贝则是创建一个全新的对象，并且对象的数据和原对象完全独立，互不影响。在pandas中，可以使用`deepcopy()`方法进行深拷贝。

例如：

import pandas as pd
import copy

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df3 = copy.deepcopy(df1)

df3['A'][0] = 10

print(df1)
print(df3)

输出结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

    A  B
0  10  4
1   2  5
2   3  6

可以看到，修改了df3的数据后，df1的数据并没有改变，这就是深拷贝的效果。