熊貓數據框存在於方法之外。爲什麼

讓我們假設一個我有一個簡單的數據幀df 而任何東西的dataframe熊貓數據框存在於方法之外。爲什麼

def alterDF(df): 
    df1['new column'] = df['some column'] + x 
    return df1

在上述方法中我修改整個column爲x並將其保存到一個新的變量名的簡單方法。在內部的方法！但是，當我檢查我的原始數據幀（即DF）時，我看到它也有新的列添加到它...

我知道我創建的原始dataframe存在的方法之外。但我希望方法內部發生的任何更改都應保留在那裏，除非通過我的方法中的return塊保存更改。

但是，我知道我錯了......這些更改也適用於我的方法，也出現在我的方法之外。怎麼會這樣？這是爲什麼？

2016-06-14 J.A.Cado

，（幾乎）一切都是通過逐引用_unless_你明確地改變引用（通過'name = new_reference'）。 –

可能是因爲你有這樣

df1 = df # by doing this you copy the reference also

一條線，如果要複製一個數據幀使用

df1 = df.copy()

而不是蟒蛇

2016-06-14 12:45:37 YOBA

我還會添加一個[this]的鏈接（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/overview.html#mutability-and-copying-of-data） - 它可能有助於理解原因... – MaxU

謝謝。但我正在尋找我的原始數據框的副本。想要創建一個新的數據幀，使用舊的數據幀作爲輸入的一部分。我只是想知道是否會有不同的方式來實現，而不更新原始數據幀。 –

@ J.A.Cado這正是df1 = df.copy（）所做的 – YOBA

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