Python 将值指定给dataframe的副本时，原始值也会更改

我提供了一个关于我的问题的简化示例：

我有这样一个数据框：

cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Price': [22000,25000,27000,35000]
        }

df = pd.DataFrame(cars, columns = ['Brand','Price'], index=['Car_1','Car_2','Car_3','Car_4'])

print (df)
            Brand  Price
Car_1     Honda Civic  22000
Car_2  Toyota Corolla  25000
Car_3      Ford Focus  27000
Car_4         Audi A4  35000
      

print (copy_df)
                Brand  Price
Car_1               0      0
Car_2  Toyota Corolla  25000
Car_3      Ford Focus  27000
Car_4         Audi A4  35000

如果我打印它，它看起来像这样：

cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Price': [22000,25000,27000,35000]
        }

df = pd.DataFrame(cars, columns = ['Brand','Price'], index=['Car_1','Car_2','Car_3','Car_4'])

print (df)
            Brand  Price
Car_1     Honda Civic  22000
Car_2  Toyota Corolla  25000
Car_3      Ford Focus  27000
Car_4         Audi A4  35000
      

print (copy_df)
                Brand  Price
Car_1               0      0
Car_2  Toyota Corolla  25000
Car_3      Ford Focus  27000
Car_4         Audi A4  35000

现在我想创建它的一个副本，只将副本eqaul的第一行设为零，如下所示：

copy_df=df

copy_df.iloc[0]=0

我的期望是，只有副本的第一行，

copy\u df

会这样更改：

cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Price': [22000,25000,27000,35000]
        }

df = pd.DataFrame(cars, columns = ['Brand','Price'], index=['Car_1','Car_2','Car_3','Car_4'])

print (df)
            Brand  Price
Car_1     Honda Civic  22000
Car_2  Toyota Corolla  25000
Car_3      Ford Focus  27000
Car_4         Audi A4  35000
      

print (copy_df)
                Brand  Price
Car_1               0      0
Car_2  Toyota Corolla  25000
Car_3      Ford Focus  27000
Car_4         Audi A4  35000

但是当我现在打印

df

时，它的第一行也会受到影响：

print (df)

              Brand  Price
Car_1               0      0
Car_2  Toyota Corolla  25000
Car_3      Ford Focus  27000
Car_4         Audi A4  35000

我的期望是不应该更改

df

中的第一行

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有人能澄清一下吗？

你是这样复印的吗

df_copy=df.copy()

---

你是这样复印的吗

df_copy=df.copy()

---

在python中，某些数据类型的默认值是通过引用分配副本。在python中，这称为。我会让你自己熟悉这个想法，因为它也会出现在列表的实现中。它与的概念非常相似（但不尽相同）——也许你更熟悉这些术语

在Matlab中，一切都是通过值传递的。因此，如果您有一个列表，那么将复制所有值。而在python数据帧的这种情况下，则复制/分配变量的内存地址

为了解决这个问题，您应该使用df.copy（）方法来实际复制当前状态下的数据帧

易变性和按引用传递有很好的/有用的用途，但当它来自其他语言时可能会令人困惑

copy_df = df.copy()

---

在python中，某些数据类型的默认值是通过引用分配副本。在python中，这称为。我会让你自己熟悉这个想法，因为它也会出现在列表的实现中。它与的概念非常相似（但不尽相同）——也许你更熟悉这些术语

在Matlab中，一切都是通过值传递的。因此，如果您有一个列表，那么将复制所有值。而在python数据帧的这种情况下，则复制/分配变量的内存地址

为了解决这个问题，您应该使用df.copy（）方法来实际复制当前状态下的数据帧

易变性和按引用传递有很好的/有用的用途，但当它来自其他语言时可能会令人困惑

copy_df = df.copy()

---

copy_df=df

不创建df副本的。它生成一个新名称copy_df，该名称引用同一对象。

df.copy（）

是您实际生成copy@JohnGordon这只是Python中的吗？据我记忆，在Matlab中，这是一个副本，我很困惑…在某些语言中，

a=b

将复制b。但不是python。请参见不创建df副本的

copy_df=df

。它生成一个新名称copy_df，该名称引用同一对象。

df.copy（）

是您实际生成copy@JohnGordon这只是Python中的吗？据我记忆，在Matlab中，这是一个副本，我很困惑…在某些语言中，

a=b

将复制b。但不是python。请参见