在副本上重命名pandas dataframe列会影响原始数据帧

Question

我不明白为什么在使用复制命令时，此重命名操作会影响原始数据帧。为什么df_copy是df的视图而不是真正的副本？我希望print语句输出＆＃39; x＆＃39;不是＆＃39; y＆＃39;。

df = pandas.DataFrame({'x': [0, 1]})
df_copy = df.copy(deep=True)
df_copy.columns.values[0] = 'y'
print(df.columns)

Answer 1

来自docs：

  

注意，复制包含Python对象的对象时，要深入   copy将复制数据，但不会递归复制。更新a   嵌套数据对象将反映在深层副本中。

当你使用索引访问它们时，这似乎适用于列（如你所证明的那样）。

重新分配列时，行为符合预期：

df_copy.columns = ['y']
print(df.columns)
#Index([u'x'], dtype='object')