pd.read_csv之后进行数据深拷贝

在使用pd.read_csv()读取数据后，我们一般会对数据进行一些操作，比如清洗数据、修改数据等等。为了避免对原始数据的影响，我们需要进行数据深拷贝。

数据深拷贝可以使用.copy()方法，例如：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据深拷贝
df_copy = df.copy()

# 对数据进行操作
...

# 操作后，原始数据不受影响

这样，我们就可以在对数据进行操作时，保证原始数据不受影响。

相关问题

解释代码：df_chinaDaily = pd.read_csv("ChinaDaily.csv") df_reginData = pd.read_csv("Chinese_regin.csv") df_multi = pd.read_csv("multiCountry.csv") df_reginData_copy = copy.deepcopy(df_reginData)

这段代码是在使用Python中的pandas库读取三个不同的CSV文件并将它们存储为pandas DataFrame对象。第一个CSV文件是名为"ChinaDaily.csv"的文件，第二个CSV文件是名为"Chinese_regin.csv"的文件，第三个CSV文件是名为"multiCountry.csv"的文件。然后使用pandas库提供的深拷贝函数copy.deepcopy()将第二个CSV文件中的数据复制到一个新的DataFrame对象中，即df_reginData_copy。