Python 熊猫数据框架和字典的深度复制

我正在创建一个小熊猫数据帧：

df = pd.DataFrame(data={'colA': [["a", "b", "c"]]})

我拿了一份df的复印件。我使用的不是Pandas方法，而是通用Python，对吗

import copy
df_copy = copy.deepcopy(df)

df_copy.head（）提供以下内容：

然后我将这些值放入字典：

mydict = df_copy.to_dict()

那本字典是这样的：

最后，我删除列表中的一项：

mydict['colA'][0].remove("b")

我很惊讶df_copy中的值被更新了。我非常困惑原始数据框中的值也被更新了！两个数据帧现在看起来都是这样的：

我知道熊猫并不真的做深度复制，但这不是熊猫的方法。我的问题是：

1） 如何从不更新数据帧的数据帧构建字典

2） 如何获取完全独立的数据帧副本

谢谢你的帮助

干杯， 尼古拉斯

免责声明

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请注意，所以要确保你真的需要它，并且你明白你在做什么。

为什么你的副本不独立

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当应用于对象时，copy.deepcopy为。添加它是为了避免为对象复制太多内容。对于DataFrame实例

类似地，如果要使用

DataFrame.copy（deep=True）

。

如何解决这个问题

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要获取包含列表（或其他python对象）的数据帧的真正深度副本，使其独立，可以使用以下方法之一

df_copy = pd.DataFrame(columns = df.columns, data = copy.deepcopy(df.values))

对于字典，您可以使用相同的技巧：

mydict = pd.DataFrame(columns = df.columns, data = copy.deepcopy(df_copy.values)).to_dict()
mydict['colA'][0].remove("b")

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如果需要，请随时询问任何澄清。

您是否尝试过使用字典而不是数据框进行深度复制？@Nicolas如果您对答案感到满意-如果您能将答案标记为正确，那就太好了。如果你仍然有一些问题-填写免费要求任何澄清。谢谢斯塔斯，完美，像我希望的那样工作！

import pickle
df_copy = pickle.loads(pickle.dumps(df))