pandas.Series.copy#
- Series.copy(deep=True)[源代码]#
复制此对象的索引和数据。
什么时候
deep=True(默认)，将使用调用对象的数据和索引的副本创建一个新对象。对副本数据或索引的修改不会反映在原始对象中(见下文注释)。什么时候
deep=False，则将创建一个新对象，而不复制调用对象的数据或索引(仅复制对数据和索引的引用)。对原始数据的任何更改都将反映在浅层副本中(反之亦然)。- 参数
- deep布尔值，默认为True
制作一份深度副本，包括数据和索引的副本。使用
deep=False索引和数据都不会被复制。
- 退货
- copy系列或DataFrame
对象类型与调用方匹配。
注意事项
什么时候
deep=True，将复制数据，但不会递归复制实际的Python对象，仅复制对对象的引用。与此形成对比的是 copy.deepcopy 在标准库中，它递归地复制对象数据(请参见下面的示例)。而当
Index在以下情况下复制对象deep=True出于性能原因，不会复制底层的NumPy数组。自.以来Index是不可变的，底层数据可以安全地共享，不需要复制。由于Pandas不是线程安全的，请参阅 gotchas 在线程环境中复制时。
示例
>>> s = pd.Series([1, 2], index=["a", "b"]) >>> s a 1 b 2 dtype: int64
>>> s_copy = s.copy() >>> s_copy a 1 b 2 dtype: int64
浅拷贝与默认(深)拷贝：
>>> s = pd.Series([1, 2], index=["a", "b"]) >>> deep = s.copy() >>> shallow = s.copy(deep=False)
浅层复制与原始共享数据和索引。
>>> s is shallow False >>> s.values is shallow.values and s.index is shallow.index True
深层拷贝有自己的数据和索引拷贝。
>>> s is deep False >>> s.values is deep.values or s.index is deep.index False
对浅层复制和原始共享的数据的更新都反映在两者中；深层复制保持不变。
>>> s[0] = 3 >>> shallow[1] = 4 >>> s a 3 b 4 dtype: int64 >>> shallow a 3 b 4 dtype: int64 >>> deep a 1 b 2 dtype: int64
请注意，在复制包含Python对象的对象时，深度复制将复制数据，但不会递归执行此操作。更新嵌套数据对象将反映在深层副本中。
>>> s = pd.Series([[1, 2], [3, 4]]) >>> deep = s.copy() >>> s[0][0] = 10 >>> s 0 [10, 2] 1 [3, 4] dtype: object >>> deep 0 [10, 2] 1 [3, 4] dtype: object