Pandas 복사 DataFrame
Suraj Joshi
2023년1월30일
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pandas.DataFrame.copy()메서드 구문 -
pandas.DataFrame.copy()메서드를 사용하여 Pandas DataFrame 복사 - DataFrame을 변수에 할당하여 Pandas DataFrame 복사
이 튜토리얼에서는DataFrame.copy()메소드를 사용하여 DataFrame 객체를 복사하는 방법을 소개합니다.
import pandas as pd
items_df = pd.DataFrame(
{
"Id": [302, 504, 708],
"Cost": ["300", "400", "350"],
}
)
print(items_df)
출력:
Id Cost
0 302 300
1 504 400
2 708 350
위의 예제를 사용하여 Pandas에서DataFrame.copy()메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.
pandas.DataFrame.copy()메서드 구문
DataFrame.copy(deep=True)
DataFrame의 복사본을 반환합니다. deep은 기본적으로 True로, 복사본에서 변경된 사항이 원본 DataFrame에 반영되지 않음을 의미합니다. 그러나deep=False를 설정하면 복사본의 변경 사항이 원본 DataFrame에도 반영됩니다.
pandas.DataFrame.copy()메서드를 사용하여 Pandas DataFrame 복사
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")
출력:
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
DataFrame items_df의 사본을deep_copy로 생성합니다. 사본deep_copy의 값을 변경하면 원래 DataFrame items_df에는 변경 사항이 없습니다. deep_copy에서 첫 번째 행의 Cost열 값을 NaN으로 설정했지만 items_df는 수정되지 않은 상태로 유지됩니다.
DataFrame을 변수에 할당하여 Pandas DataFrame 복사
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")
출력:
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
DataFrame items_df의Cost 열 사본을copy_cost로 생성합니다.
작가: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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