为什么Python用后来的调整后的副本替换以前定义的Pandas数据框?

耶尔默

我是Python的新手,想复制x2一个现有Pandas数据框(x1),然后将所有现有值调整为另一个值(或将其设置为NaN)。尝试如下:

x1    = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[4,5,6]}) 
x2    = x1 
x2[:] = 5 
x1

x2但是,x1在重新定义5的所有值之后也将重新定义。重新定义现有变量的这种行为是非常不希望的。为什么会发生这种情况,如何预防呢?提前致谢!

扎卡里·奥德汉姆(Zachary Oldham)

话说x2 = x1品牌x2指向同一个对象x1为了防止这种情况发生,您需要复制x1并将其分配给x2

尝试 x2 = x1.copy()

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