确保复制DataFrame（熊猫）的最佳实践

Question

我有一个熊猫DataFrame projthemes_df，其中包含三列。

我想将它分成2列的DataFrame。我一直在使用这样的代码，因为这代表了我最常看到的示例：

theme_by_code_df = projthemes_df[['code', 'name']]

这有效。

生成的DF中有重复项。

当我尝试

theme_by_code_df.drop_duplicates(inplace=True)

我遇到一个错误：

显然，该错误是基于Returning a view versus a copy的（尽管错误消息中的链接不正确）。

问题：

我一直在使用

df2 = df1[['a', 'b', 'c']]

认为我在df2中获得了新的DF。糟糕！

那么，确保我可以安全修改的DF的最佳实践是什么？

我认为在进行选择之前初始化一个空的数据帧是可行的，但是我在此代码中遇到了同样的错误。

tmp = pd.DataFrame()
tmp = projthemes_df[['code', 'name']]
tmp.drop_duplicates(inplace=True)

这合理吗？有什么简单/更好的东西吗？

tmp = pd.DataFrame(projthemes_df[['code', 'name']])

Answer 1

使用.copy（）方法。 它将创建数据的副本，而不是为您提供原始数据框的一部分。

   tmp = projthemes_df[['code', 'name']].copy()