pandas和numpy python中的对象和变量分配

Question

我是python的新手。 我不理解pandas在将pd.DataFrame分配给新变量时遵循的原则。 在下面的示例中，我希望a保留其值，并在将新元素添加到b后不会更改。 下面有一个与np.array类似的例子，它展示了预期的行为。 有人可以对此有所了解吗？

谢谢！

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What I want
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Answer 1

执行b=a时，a和b都是对完全相同的对象的引用。通过一个名称进行的任何更改都可以通过另一个名称同样显示。

d=c的情况略有不同，因为您之后将d重新分配给np.append()的结果，该结果记录为始终返回一个新对象（而不是修改对象）地点）。从那时起，c和d是独立的对象。

Answer 2

您可以尝试：

b = a.copy()

然后b在修改a时不会改变，因为它们引用了两个不同的对象。

回到问题，a和b引用同一个对象，b.loc[b.index.max() + 1] = [30,'M']只修改对象，因此print(a)和print(b)都会发生变化。

当c和d引用同一个对象时，d = np.append(d,[[30,'M']], axis=0)更新d，这意味着现在d引用一个新对象。但是c仍然指的是旧的对象。