Series.copy() 方法在 Pandas 中如何工作?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/18 1:07:17
pandas.Series.copy() 方法用于创建系列对象的索引及其数据(值)的副本。并返回一个复制的系列对象作为结果。
copy() 方法有一个参数，即"deep"。此 deep 参数的默认值为 True。当 deep 参数的输入为"True"时，表示 copy 方法也会对给定的系列索引和数据进行深度复制。
如果 deep 参数的输入为"False"，则表示 copy 方法会创建一个对象，而不会复制给定系列对象的数据和索引(它仅复制数据和索引的引用)。
示例 1
import pandas as pd
index = list("WXYZ")
#创建一个 pandas 系列
series = pd.Series([98,23,43,45], index=index)
print(series)
#创建一个副本
copy_sr = series.copy()
print("Copied series object:",copy_sr)
# 更新一个值
copy_sr['W'] = 55
print("objects after changing a value: ")
print(copy_sr)
print(series)
解释
首先，我们使用一个整数值列表创建了一个 pandas Series，其中标有索引"W, X, Y, Z"。之后，使用 deep 参数的默认值("True")创建了一个复制的 series 对象。
输出
W 98 X 23 Y 43 Z 45 dtype: int64 Copied series object: W 98 X 23 Y 43 Z 45 dtype: int64 objects after updating a value: W 55 X 23 Y 43 Z 45 dtype: int64 W 98 X 23 Y 43 Z 45 dtype: int64
在上面的输出块中，我们可以看到初始系列对象和复制的对象。创建副本后，我们在索引位置"W"处的复制对象中更新了值"55"。我们在复制的 Series 对象中所做的更改不会影响原始 Series。
示例 2
import pandas as pd
index = list("WXYZ")
#创建一个 pandas Series
series = pd.Series([98,23,43,45], index=index)
print(series)
#创建一个副本
copy_sr = series.copy(deep=False)
print("Copied series object:",copy_sr)
copy_sr['W'] = 55
print("objects after changing a value: ")
print(copy_sr)
print(series)
解释
在此示例中，我们更改deep 参数的默认值从 True 改为 False。因此，copy 方法会复制 Series 对象，并引用索引和数据的 id。
如果我们对任何 Series 对象进行任何更改，这些更改也会反映在其他 Series 对象上。
输出
W 98 X 23 Y 43 Z 45 dtype: int64 Copied series object: W 98 X 23 Y 43 Z 45 dtype: int64 objects after updating a value: W 55 X 23 Y 43 Z 45 dtype: int64 W 55 X 23 Y 43 Z 45 dtype: int64
创建副本后。我们仅为复制的系列更新索引位置"W"处的值"55"，但原始系列中的更改也会更新。我们可以在上面的输出块中看到差异。
