Python&；熊猫：如何返回数据帧的副本？

问题就在这里。我使用一个函数返回随机数据

data1 = [3,5,7,3,2,6,1,6,7,8]
data2 = [1,5,2,1,6,4,3,2,7,8]
df = pd.DataFrame(data1, columns = ['c1'])
df['c2'] = data2

def randomize_data(df):
    df['c1_ran'] = df['c1'].apply(lambda x: (x + np.random.uniform(0,1)))
    df['c1']=df['c1_ran']
    # df.drop(['c1_ran'], 1, inplace=True)
    return df

temp_df = randomize_data(df)

display(df)
display(temp_df)

但是，

df

（源数据）和

temp\u df

（随机数据）是相同的。结果如下：

如何使

temp_df

和

df

彼此不同

---

我发现我可以通过在函数开头添加

df.copy（）

来解决这个问题

def randomize_data(df):
    df = df.copy()

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但我不确定这是否是正确的处理方法？

我认为您是对的，DataFrame.copy（）有一个可选参数“deep”。您可以在

使用

DataFrame.assign（）

中找到详细信息：

---

对它是。所以可能应该删除这个问题，因为

df.copy（）

是答案，您已经在做了：P@WayneWerner是否可以将

.copy（）

作为自定义函数中的默认选项？当您想返回

df

时，我觉得它非常红。这需要您在函数中多次添加

df=df.copy（）

。@WayneWerner，或者，我是不是用错了？有没有更好的方法在自定义函数中返回df？您应该a）调用函数，如

do\u something（df.copy（））

或b）在函数开始时调用

df=df.copy（）

。df和temp\u df之间有什么区别？

def randomize_data(df):
    return df.assign(c1=df.c1 + np.random.uniform(0, 1, df.shape[0]))