dataframe中的copy使用方法

在Pandas DataFrame中，`copy()`是一个常用的方法，用于创建DataFrame的一个独立副本。这很重要，因为如果不复制，对原始数据进行修改会影响拷贝，而使用`copy()`可以避免这种副作用。以下是几种常见的使用方法：

1. **浅复制**（shallow copy）：默认情况下，`df.copy()`创建的是视图，即引用了原DataFrame的数据，如果原DataFrames有嵌套的Series或其他引用类型的列，直接操作新DataFrame不会影响原Dataframe。

   original_df = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [3, 4]})
   copied_df = original_df.copy()
   # 修改copied_df不影响original_df
   copied_df["A"][0] = 5
   print(original_df)  # 输出：   A   B
           1   4

2. **深复制**（deep copy）：如果你想完全复制包括所有嵌套结构，可以使用`df.copy(deep=True)`，这时对新DataFrame的修改将不再影响原DataFrame。

   deep_copied_df = original_df.copy(deep=True)
   deep_copied_df["A"][0] = 6
   print(original_df)  # 输出：   A   B
           1   4