熊猫替换所有数据帧中的功能错误更改[重复]答案

【问题标题】：Pandas replace function wrongly changes in all dataframes [duplicate]熊猫替换所有数据帧中的功能错误更改[重复]
【发布时间】：2020-12-13 23:39:43
【问题描述】：

我使用 pandas 替换函数来替换一个值。请看下面的代码：

import pandas as pd

d = {'color' : pd.Series(['white', 'blue', 'orange']),
   'second_color': pd.Series(['white', 'black', 'blue']),
   'value' : pd.Series([1., 2., 3.])}
df1 = pd.DataFrame(d)
print(df1)

df = df1
df['color'] = df['color'].replace('white','red')

print(df1)

print(df)

我打算更改df中的值，但是为什么df1中的相同值也更改了？

下面的代码没问题。

df=df.replace('white','red')

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe replace

【解决方案1】：

你需要使用.copy()

df = df1.copy()

因此您对df 所做的更改不会传播到df1

【讨论】：

【解决方案2】：

因为两者都引用相同的数据位置。

当您执行df = df1 时，它不会创建新的数据框，它只是将df 的引用设置为变量df1。使用id()，您可以看到两者都引用了相同的地址。

>>> df = df1
>>> id(df)
41633008
>>> id(df1)
41633008

要制作新副本，您可以使用DataFrame.copy 方法

>>> df = df1.copy()
>>> id(df)
31533376
>>> id(df1)
41633008

现在您可以看到两者都引用了不同的位置。

关于浅拷贝和深拷贝还有很多需要学习的地方。请阅读文档了解更多信息。 - here

【讨论】：