为什么df1=df不复制python中的数据帧？

我有两个完全相同的数据帧。[Python] df1=df#其中df中没有名为“SD”的列 但是，当我尝试执行以下操作时，为什么要将列“SD”添加到两个数据帧中

`d={
     'Score1':[62,47,55,74,31,77,85,63,42,32,71,57],
     'Score2':[89,87,67,55,47,72,76,79,44,92,99,69],
     'Score3':[89,82,12,65,47,42,46,29,42,22,39,29]}
df1 = pd.DataFrame(d)
df=df1
df1['SD'] = df.std(axis=1)`

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这是个好问题。简单的回答是，因为您的两个数据帧实际上只是一个pandas对象（如果您熟悉C编程中指针的概念，这里的情况也差不多）。您可以在两个数据帧上使用id（）方法来检查这一点。此方法为每个对象提供一个唯一的整数，该整数是一种标识号。 如果希望df和df1是两个不同的对象，则应使用copy.copy（）方法

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希望这能回答您的问题：）

请提供一个。因为

df

和

df1

是相同的数据帧。如果您想要一份

df1

，您需要显式复制它：

df=df1.copy（）

@ayhan谢谢您的回复，所以如果我理解正确，它们基本上是相同的指针？上述操作只复制了指针。是的，它们指向同一对象（同一对象的不同名称）

df1.copy（）

生成并返回一个可以独立修改的新对象。

import copy

df1 = copy.copy(df1)
df1['SD'] = df.std(axis=1)