pandas.DataFrame.copy

DataFrame.copy(deep=True) [source]

Создаёт копию индексов и данных этого объекта.

Когда deep=True (по умолчанию), будет создан новый объект с копией данных и индексов вызываемого объекта. Изменения данных или индексов копии не будут отражаться в исходном объекте (см. примечания ниже).

Когда deep=False, будет создан новый объект без копирования данных или индекса вызываемого объекта (копируются только ссылки на данные и индекс). Любые изменения данных исходного объекта будут отражаться в поверхностной копии (и наоборот).

Параметры:	deep : bool, по умолчанию True Создать глубокую копию, включая копию данных и индексов. С deep=False ни индексы, ни данные не копируются.
Возвращает:	copy : Series, DataFrame или Panel Тип объекта соответствует вызываемому объекту.

Примечания

Когда deep=True, данные копируются, но фактические объекты Python не копируются рекурсивно, копируется только ссылка на объект. Это отличается от copy.deepcopy в стандартной библиотеке, которая рекурсивно копирует данные объекта (см. примеры ниже).

Хотя Index объекты копируются при deep=True, базовый массив NumPy не копируется для повышения производительности. Поскольку Index неизменяемый, базовые данные могут быть безопасно разделены, и копия не требуется.

Примеры

>>> 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

Поверхностная копия против по умолчанию (глубокой) копии:

>>> s = pd.Series([1, 2], index=["a", "b"])
>>> deep = s.copy()
>>> shallow = s.copy(deep=False)

Поверхностная копия разделяет данные и индекс с оригиналом.

>>> s is shallow
False
>>> s.values is shallow.values and s.index is shallow.index
True

Глубокая копия имеет свою копию данных и индекса.

>>> s is deep
False
>>> s.values is deep.values or s.index is deep.index
False

Обновления данных, разделяемых поверхностной копией и оригиналом, отражаются в обоих; глубокая копия остается неизменной.

>>> 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

Обратите внимание, что при копировании объекта, содержащего объекты Python, глубокая копия скопирует данные, но не сделает этого рекурсивно. Обновление вложенного объекта данных будет отражено в глубокой копии.

>>> 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