🔍 Как сделать копию датафрейма в питоне? Узнайте простой способ с нашей инструкцией! 🐍

Чтобы создать копию датафрейма в Python, можно воспользоваться методом copy().

import pandas as pd

# Создание исходного датафрейма
df_original = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                            'B': [4, 5, 6]})

# Создание копии датафрейма
df_copy = df_original.copy()

# Взглянем на исходный датафрейм
print("Исходный датафрейм:")
print(df_original)

# Взглянем на копию датафрейма
print("Копия датафрейма:")
print(df_copy)

В результате выполнения кода будет выведено содержимое исходного датафрейма и копии.

Как сделать копию датафрейма в питоне?

Один из важных аспектов работы с датафреймами в питоне - это умение делать их копии для дальнейшей обработки данных. В этой статье мы рассмотрим несколько способов создания копии датафрейма в питоне с помощью примеров кода.

1. Использование метода copy()

Наиболее простой способ создания копии датафрейма - это использование метода copy(). Этот метод создает поверхностную копию датафрейма, что означает, что она ссылается на те же данные, что и исходный датафрейм.

import pandas as pd

# Создание исходного датафрейма
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
                   'Возраст': [25, 30, 35]})

# Создание копии датафрейма
df_copy = df.copy()

# Проверка копии датафрейма
print(df_copy)

В данном примере мы создали датафрейм df и затем сделали его копию с помощью метода copy(). Результатом будет новый датафрейм df_copy, который содержит те же данные, что и исходный датафрейм df.

2. Использование метода deepcopy()

Если требуется создать полную копию датафрейма, которая не будет ссылаться на исходные данные, можно воспользоваться методом deepcopy() из модуля copy. Этот метод создает глубокую копию объекта, включая все его вложенные объекты.

import pandas as pd
import copy

# Создание исходного датафрейма
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
                   'Возраст': [25, 30, 35]})

# Создание глубокой копии датафрейма
df_copy = copy.deepcopy(df)

# Проверка копии датафрейма
print(df_copy)

В этом примере мы использовали метод deepcopy() из модуля copy для создания полной копии датафрейма df. Результатом будет новый датафрейм df_copy, содержащий те же данные, но не ссылается на исходный датафрейм.

3. Использование оператора присваивания

Также можно создать копию датафрейма, используя оператор присваивания. Однако в этом случае нужно быть осторожным, так как он создает поверхностную копию, а не полную.

import pandas as pd

# Создание исходного датафрейма
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
                   'Возраст': [25, 30, 35]})

# Создание копии датафрейма с помощью оператора присваивания
df_copy = df

# Проверка копии датафрейма
print(df_copy)

В данном примере мы просто присвоили исходному датафрейму df новое имя df_copy. Однако здесь нужно обратить внимание, что изменения в любом из датафреймов повлияют на другой, так как они ссылаются на одни и те же данные.

Вывод

В этой статье мы рассмотрели несколько способов создания копии датафрейма в питоне. Вы можете выбрать метод, который лучше всего подходит для ваших потребностей. Если вам нужна поверхностная копия, используйте метод copy(). Если требуется полная независимая копия, используйте метод deepcopy() или оператор присваивания с осторожностью. Удачи в работе с датафреймами!