包含 python 对象（如列表）的 Deepcopy Pandas DataFrame

Question

需要帮助理解变量赋值、指针、...

以下是可重现的。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'listData': [
        ['c', 'f', 'd', 'a', 'e', 'b'], 
        [5, 2, 1, 4, 3]
    ]})

df['listDataSort'] = df['listData']

给出：

             listData        listDataSort
0  [c, f, d, a, e, b]  [c, f, d, a, e, b]
1     [5, 2, 1, 4, 3]     [5, 2, 1, 4, 3]

如果我只想对listDataSort列中的列表进行排序，我可以尝试：

df['listDataSort'].apply(lambda l: l.sort())
df

但是，这会就地对两列中的列表进行排序。

             listData        listDataSort
0  [a, b, c, d, e, f]  [a, b, c, d, e, f]
1     [1, 2, 3, 4, 5]     [1, 2, 3, 4, 5]

我可以通过执行以下操作来解决此问题：

df = pd.DataFrame({
    'listData': [
        ['c', 'f', 'd', 'a', 'e', 'b'], 
        [5, 2, 1, 4, 3]
    ]})

df['listDataSort'] = df['listData'].apply(sorted)

给予：

             listData        listDataSort
0  [c, f, d, a, e, b]  [a, b, c, d, e, f]
1     [5, 2, 1, 4, 3]     [1, 2, 3, 4, 5]

将 df 分配给不同的变量，例如 df2 仍然将所有内容更改回原始源列表。 此外，如何基于现有数据帧创建新数据帧，以便我可以对新数据帧进行更改，而无需对现有数据帧进行相同更改？

df = pd.DataFrame({
    'listData': [
        ['c', 'f', 'd', 'a', 'e', 'b'], 
        [5, 2, 1, 4, 3]
    ]})

df2 = df
print('\ndf\n', df)
print('\ndf2\n', df2)

df2['listDataSort'] = df2['listData']
print('\ndf\n', df)
print('\ndf2\n', df2)

df2['listDataSort'].apply(lambda l: l.sort())
print('\ndf\n', df)
print('\ndf2\n', df2)

印刷：

df
             listData
0  [c, f, d, a, e, b]
1     [5, 2, 1, 4, 3]

df2
             listData
0  [c, f, d, a, e, b]
1     [5, 2, 1, 4, 3]

df
             listData        listDataSort
0  [c, f, d, a, e, b]  [c, f, d, a, e, b]
1     [5, 2, 1, 4, 3]     [5, 2, 1, 4, 3]

df2
             listData        listDataSort
0  [c, f, d, a, e, b]  [c, f, d, a, e, b]
1     [5, 2, 1, 4, 3]     [5, 2, 1, 4, 3]

df
             listData        listDataSort
0  [a, b, c, d, e, f]  [a, b, c, d, e, f]
1     [1, 2, 3, 4, 5]     [1, 2, 3, 4, 5]

df2
             listData        listDataSort
0  [a, b, c, d, e, f]  [a, b, c, d, e, f]
1     [1, 2, 3, 4, 5]     [1, 2, 3, 4, 5]

还：

df = pd.DataFrame({
    'listData': [
        ['c', 'f', 'd', 'a', 'e', 'b'], 
        [5, 2, 1, 4, 3]
    ]})
print('\ndf\n', df)

df3 = df
df3['listDataSort'] = df3['listData'].apply(sorted)
print('\ndf\n', df)
print('\ndf3\n', df3)

印刷：

df
             listData
0  [c, f, d, a, e, b]
1     [5, 2, 1, 4, 3]

df
             listData        listDataSort
0  [c, f, d, a, e, b]  [a, b, c, d, e, f]
1     [5, 2, 1, 4, 3]     [1, 2, 3, 4, 5]

df3
             listData        listDataSort
0  [c, f, d, a, e, b]  [a, b, c, d, e, f]
1     [5, 2, 1, 4, 3]     [1, 2, 3, 4, 5]

Answer 1

当你跑

df['listDataSort'] = df['listData']

您所做的就是将列表的引用复制到新列。 这意味着只执行浅拷贝并且两列引用相同的列表。 因此，对一列的任何更改都可能会影响另一列。

您可以使用带有sorted的列表理解，它返回数据的副本。 这对您来说应该是最简单的选择。

df['listDataSort'] = [sorted(x) for x in df['listDataSort']]
df

             listData        listDataSort
0  [c, f, d, a, e, b]  [a, b, c, d, e, f]
1     [5, 2, 1, 4, 3]     [1, 2, 3, 4, 5]

---

现在，当涉及到制作整个 DataFrame 的副本的问题时，事情稍微复杂一些。 我会推荐deepcopy ：

import copy
df2 = df.apply(copy.deepcopy)