Pandas Copia DataFrame

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Suraj Joshi 30 gennaio 2023
Pandas Pandas DataFrame
  1. Sintassi del metodo pandas.DataFrame.copy()
  2. Copia Pandas DataFrame usando il metodo pandas.DataFrame.copy()
  3. Copia Pandas DataFrame assegnando il DataFrame a una variabile
Pandas Copia DataFrame

Questo tutorial introdurrà come copiare un oggetto DataFrame usando il metodo DataFrame.copy().

import pandas as pd

items_df = pd.DataFrame(
    {
        "Id": [302, 504, 708],
        "Cost": ["300", "400", "350"],
    }
)

print(items_df)

Produzione:

    Id Cost
0  302  300
1  504  400
2  708  350

Useremo l’esempio sopra per dimostrare l’uso del metodo DataFrame.copy() in Pandas.

Sintassi del metodo pandas.DataFrame.copy()

DataFrame.copy(deep=True)

Restituisce una copia del DataFrame. deep è per impostazione predefinita True, il che significa che qualsiasi modifica apportata alla copia non si rifletterà nel DataFrame originale. Tuttavia, se impostiamo deep=False, tutte le modifiche apportate alla copia si rifletteranno anche nel DataFrame originale.

Copia Pandas DataFrame usando il metodo pandas.DataFrame.copy()

import pandas as pd
import numpy as np

items_df = pd.DataFrame(
    {
        "Id": [302, 504, 708],
        "Cost": ["300", "400", "350"],
    }
)

deep_copy = items_df.copy()

print("Original DataFrame before changing value in copy DataFrame:")
print(items_df, "\n")

print("Copy DataFrame before changing value in copy DataFrame:")
print(deep_copy, "\n")

deep_copy.loc[0, "Cost"] = np.nan

print("Original DataFrame after changing value in copy DataFrame:")
print(items_df, "\n")

print("Copy DataFrame after changing value in copy DataFrame:")
print(deep_copy, "\n")

Produzione:

Original DataFrame before changing value in copy DataFrame:
    Id Cost
0  302  300
1  504  400
2  708  350 

Copy DataFrame before changing value in copy DataFrame:
    Id Cost
0  302  300
1  504  400
2  708  350 

Original DataFrame after changing value in copy DataFrame:
    Id Cost
0  302  300
1  504  400
2  708  350 

Copy DataFrame after changing value in copy DataFrame:
    Id Cost
0  302  NaN
1  504  400
2  708  350

Crea una copia del DataFrame items_df come deep_copy. Se modifichiamo qualsiasi valore della copia deep_copy, non ci sarà alcun cambiamento nel DataFrame originale items_df. Abbiamo impostato il valore della colonna Cost della prima riga su NaN in deep_copy ma items_df non viene modificato.

Copia Pandas DataFrame assegnando il DataFrame a una variabile

import pandas as pd
import numpy as np

items_df = pd.DataFrame(
    {
        "Id": [302, 504, 708],
        "Cost": ["300", "400", "350"],
    }
)

copy_cost = items_df["Cost"]

print("Cost column of Original DataFrame before changing value in copy DataFrame:")
print(items_df, "\n")

print("Cost column of Copied DataFrame before changing value in copy DataFrame:")
print(copy_cost, "\n")

copy_cost[0] = np.nan

print("Cost column of Original DataFrame after changing value in copy DataFrame:")
print(copy_cost, "\n")

print("Cost column of Copied DataFrame after changing value in copy DataFrame:")
print(copy_cost, "\n")

Produzione:

Cost column of Original DataFrame before changing value in copy DataFrame:
    Id Cost
0  302  300
1  504  400
2  708  350 

Cost column of Copied DataFrame before changing value in copy DataFrame:
0    300
1    400
2    350
Name: Cost, dtype: object 

Cost column of Original DataFrame after changing value in copy DataFrame:
0    NaN
1    400
2    350
Name: Cost, dtype: object 

Cost column of Copied DataFrame after changing value in copy DataFrame:
0    NaN
1    400
2    350
Name: Cost, dtype: object

Crea una copia della colonna Cost del DataFrame items_df come copy_cost.

Autore: Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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