【Python】DataFrame的“拷贝”与“别名”

【Python浅拷贝与深拷贝详解】 本文通过10+个典型场景对比,深入解析Python中浅拷贝与深拷贝的核心差异,并提供可落地的工程实践方案。 阅读详情

Python中赋值操作会被解释为设置别名,不会解释为拷贝。

DataFrame的拷贝操作可以使用 ‘DataFrame.copy()' 

mth_visit=air_visit
mth_visit['visits_of_mth']=mth_visit.visit_date.dt.month
mth_visit=mth_visit.groupby('visits_of_mth').median()
mth_visit['visits_of_mth']=mth_visit.index    #将index转变为column,不然无法解释'visits_of_mth'
sns.barplot(x='visits_of_mth',y='visitors',data=mth_visit)

这段代码中的 mth_visit=air_visit 仅仅只是一个设置别名操作,下面的增加列操作会改变air_visit。

http://blog.51cto.com/thgenius/709295  中也有提到 “当你创建一个对象并给它赋一个变量的时候,这个变量仅仅 参考 那个对象,而不是表示这个对象本身!也就是说,变量名指向你计算机中存储那个对象的内存。这被称作名称到对象的绑定。”

Python编程语言学习:python中浅复制/深复制(或浅拷贝/深拷贝)的简介、案例应用注意事项之详细攻略 Python编程语言学习:python中浅复制/深复制(或浅拷贝/深拷贝)的简介、案例应用注意事项之详细攻略目录python中浅复制/深复制(或浅拷贝/深拷贝)的简介 1、可变不可变的数据类型2、赋值、浅拷贝、深拷贝区别(1)、赋值—对象赋值实际上是简单的对象引用(2)、浅拷贝(只拷贝父对象)和深拷贝区别(完全拷贝父对象及其子对象)python中浅复制/深复制(或浅拷贝/深拷贝)的案例代码理解1、浅拷贝copy.copy——原始对象list1(赋值操作)结果肯定会变,但本代码研究对象是浅复制的东西list2 阅读详情

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