Глубокое копирование DataFrame в Python — распространенная задача при работе с данными и их анализе с использованием таких библиотек, как Pandas. Это гарантирует, что любые изменения, внесенные в скопированный DataFrame, не повлияют на исходные данные. В этой статье мы рассмотрим различные методы глубокого копирования DataFrame в Python, а также приведем примеры кода для каждого метода.

Метод 1: использование метода copy

import pandas as pd
# Create a DataFrame
original_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# Deep copy the DataFrame
copied_df = original_df.copy()

Метод 2: использование функции deepcopyиз модуля copy

import pandas as pd
import copy
# Create a DataFrame
original_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# Deep copy the DataFrame
copied_df = copy.deepcopy(original_df)

Метод 3. Использование конструктора pd.DataFrame

import pandas as pd
# Create a DataFrame
original_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# Deep copy the DataFrame
copied_df = pd.DataFrame(original_df.values.copy(), columns=original_df.columns)

Метод 4. Использование метода pd.DataFrameassign

import pandas as pd
# Create a DataFrame
original_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# Deep copy the DataFrame
copied_df = pd.DataFrame().assign(original_df)

Метод 5: использование метода pd.DataFrameslice

import pandas as pd
# Create a DataFrame
original_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# Deep copy the DataFrame
copied_df = pd.DataFrame(original_df)

В этой статье мы обсудили несколько методов глубокого копирования DataFrame в Python с использованием библиотеки Pandas. Эти методы включают использование метода copy, функции deepcopyиз модуля copy, конструктора pd.DataFrame, pd.DataFrameassignи метод pd.DataFrameslice. В зависимости от вашего конкретного случая использования вы можете выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

При глубоком копировании DataFrame вы можете безопасно изменить скопированный DataFrame, не изменяя исходные данные. Это особенно полезно при работе с большими наборами данных или при выполнении сложных манипуляций с данными.

Не забудьте импортировать необходимые библиотеки, такие как pandasи copy, прежде чем использовать эти методы. Поэкспериментируйте с этими подходами и выберите тот, который соответствует вашим требованиям к глубокому копированию DataFrames в Python.