Python 为什么一个数据帧的格式会自动应用到另一个数据帧？

对不起，如果这是一个非常愚蠢的问题。我是熊猫公司的一个彻头彻尾的傻瓜，甚至不知道该用什么关键词来寻找解决问题的方法

基本上，我有一个数字数据框

numeric_df = pd.DataFrame({"colA": [1.23, 2.34, 3.45],
                    "colB":[1.00, 2.00, 3.00]})

现在，我创建了第二个df，它复制了numeric_df的值

formatted_df = numeric_df

然后我根据我的需要在“formatted_df”中格式化这两列，我这样做是因为我想将数值_df中的值保留为数字，以便以后可以对它们进行操作

formatted_df["colA"] = formatted_df["colA"].map("${:}".format)
formatted_df["colB"] = formatted_df["colB"].map("{:}Years".format)

但现在，如果我查看numeric_df，它的列已经格式化并聚合为字符串。是什么导致了问题？为什么我的map方法会修改原始数据帧

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提前感谢您提供的任何帮助。

使用

格式化的\u df=numeric\u df

表示变量共享相同的内存占用空间。引用同一对象。要独立操作一个对象，需要一个单独的对象。为此，您可以

clone

对象或

copy（）

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非常感谢。这很有道理。

formatted_df = numeric_df.copy()