python中的深拷贝和浅拷贝

Python中的深拷贝和浅拷贝是用来复制对象的方法。

浅拷贝是指创建一个新对象，但该对象的引用仍然指向原始对象的内存地址，因此更改新对象会影响原始对象。可以使用Python的copy()方法来实现浅拷贝。

深拷贝是指创建一个新对象并且在堆内存中为其分配新的内存地址，因此更改新对象不会影响原始对象。可以使用Python的deepcopy()方法来实现深拷贝。

下面是一个示例代码，演示了深拷贝和浅拷贝的区别：

import copy

# 原始对象
original_list = [1, 2, [3, 4], 5]

# 浅拷贝
shallow_copy = copy.copy(original_list)

# 修改浅拷贝
shallow_copy[2][0] = 6

# 原始对象受到影响
print(original_list)  # [1, 2, [6, 4], 5]

# 深拷贝
deep_copy = copy.deepcopy(original_list)

# 修改深拷贝
deep_copy[2][0] = 7

# 原始对象未受到影响
print(original_list)  # [1, 2, [6, 4], 5]

在上面的示例中，我们使用copy()方法创建了一个浅拷贝对象，然后修改了浅拷贝对象中的嵌套列表中的元素，这也导致了原始对象被修改。然而，在使用deepcopy()方法创建深拷贝对象时，修改深拷贝对象不会影响原始对象。

相关问题

python的深拷贝和浅拷贝

浅拷贝和深拷贝是Python中用于复制对象的两种方式。浅拷贝只复制了对象的外层列表，内层列表会跟随原列表进行改变，两者互相影响。而深拷贝则是拷贝了所有的数据，并开辟了一个新的内存地址，原数据和拷贝数据不在同一个地址，两者互不影响。

在Python中，赋值语句总是创建对象的引用，而不是复制对象。因此，赋值操作只是拷贝了对象的引用。而拷贝操作是创建了一个新对象，并将原对象的值复制到新对象中。

浅拷贝可以使用多种方法实现，包括使用数据类型本身的构造器、使用copy.copy()函数、使用':'切片操作符以及直接赋值。

深拷贝则可以使用copy模块的deepcopy函数进行实现。

需要注意的是，浅拷贝只拷贝了外层列表，内层列表仍然是引用原对象的子对象。而深拷贝则递归拷贝了所有的子对象，源对象和拷贝对象的子对象也不相同。

总结来说，浅拷贝只拷贝了对象的外层列表，内层列表会跟随原列表进行改变，两者互相影响。而深拷贝则是拷贝了所有的数据，并开辟了一个新的内存地址，原数据和拷贝数据不在同一个地址，两者互不影响。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python 深拷贝和浅拷贝详解](https://blog.csdn.net/qq_40630902/article/details/119278072)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python中的浅拷贝、深拷贝](https://blog.csdn.net/qq_52703934/article/details/123167223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

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。