在 pandas 中，我可以深度复制一个包含其索引和列的DataFrame吗?

本文介绍了在 pandas 中，我可以深度复制一个包含其索引和列的DataFrame吗?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

首先，我创建一个DataFrame

First, I create a DataFrame

In [61]: import pandas as pd
In [62]: df = pd.DataFrame([[1], [2], [3]])

然后，我用copy

In [63]: df2 = df.copy(deep=True)

现在DataFrame不同.

In [64]: id(df), id(df2)
Out[64]: (4385185040, 4385183312)

但是，index仍然相同.

In [65]: id(df.index), id(df2.index)
Out[65]: (4385175264, 4385175264)

列中也发生了同样的事情，有什么办法可以使我轻松地不仅复制值，还可以复制索引和列?

Same thing happen in columns, is there any way that I can easily deeply copy it not only values but also index and columns?

推荐答案

最新版本的Pandas不再存在此问题

Latest version of Pandas does not have this issue anymore

  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame([[1], [2], [3]])

  df2 = df.copy(deep=True)

  id(df), id(df2)
  Out[3]: (136575472, 127792400)

  id(df.index), id(df2.index)
  Out[4]: (145820144, 127657008)

这篇关于在 pandas 中，我可以深度复制一个包含其索引和列的DataFrame吗?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！