🐼 Как сделать копию pandas? Простой гайд с пошаговыми инструкциями | Легкое руководство по созданию дубликата pandas

Как сделать копию pandas

Для создания копии объекта pandas можно использовать метод copy(). Ниже приведен пример кода:

import pandas as pd

# Создание исходного DataFrame
df_original = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# Создание копии DataFrame
df_copy = df_original.copy()

# Проверка копии
print(df_copy)

В данном примере мы создаем исходный DataFrame df_original и затем используем метод copy() для создания его копии df_copy. В результате получаем два независимых объекта DataFrame.

Как сделать копию pandas

Копирование объектов в pandas может быть очень полезным, особенно когда вы хотите изменить или изменять данные, не затрагивая оригинальный фрейм данных. В этой статье мы рассмотрим различные способы создания копии pandas DataFrame или Series.

1. Метод .copy()

Первый способ создания копии объекта pandas - использовать метод .copy(). Этот метод создает глубокую копию фрейма данных или серии, включая все его данные и метаданные. Важно отметить, что вызов метода .copy() на уже скопированном объекте также создаст глубокую копию.

import pandas as pd

# Создаем оригинальный DataFrame
original_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Создаем копию оригинального DataFrame с помощью метода .copy()
copied_df = original_df.copy()
    

Теперь у нас есть два отдельных объекта pandas DataFrame, которые могут изменяться независимо друг от друга.

2. Оператор присваивания (=)

Второй способ создания копии объекта pandas - использовать оператор присваивания (=). Однако, при использовании этого способа, будет создано только поверхностное копирование, то есть изменения в одной копии могут влиять на другую.

import pandas as pd

# Создаем оригинальный DataFrame
original_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Создаем копию оригинального DataFrame с помощью оператора присваивания (=)
copied_df = original_df
    

В этом случае изменения в одном из фреймов данных будут отражаться и в другом. Если вам нужна независимая копия, лучше использовать метод .copy().

3. Метод .clone()

На самом деле, в pandas нет прямого метода .clone() для создания копии объекта. Метод .clone() менее распространен и не существует по умолчанию, но вы можете определить его самостоятельно, например:

import pandas as pd

# Определяем метод .clone()
def clone(self):
    return self.copy()

# Переопределяем метод .clone() у объекта DataFrame
pd.DataFrame.clone = clone

# Создаем оригинальный DataFrame
original_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Создаем копию оригинального DataFrame с помощью метода .clone()
cloned_df = original_df.clone()
    

Теперь у нас есть метод .clone(), который можно использовать для создания копии фрейма данных.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы создания копии объектов pandas. Метод .copy() является самым предпочтительным способом, так как он создает глубокую копию с полной независимостью от оригинала. Оператор присваивания (=) может быть использован для создания поверхностной копии, но будьте осторожны с его использованием, чтобы не случайно изменить оригинальные данные. Если вам нужна возможность клонирования объектов pandas, вы можете определить свой собственный метод .clone().