PythonのPandasライブラリには、DataFrameをコピーするための方法がいくつかあります。それぞれの方法には特性があり、適切な方法を選択することが重要です。
=を使ったコピー
まず、=を使ってDataFrameをコピーする方法があります。しかし、この方法ではデータのコピーではなく、参照渡しになります。つまり、コピー先の変数に対して操作を行った結果が、コピー元の変数に対して反映されます。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': 'FOO', 'B': 'foo', 'C': 'ふー'}, index=[1, 2, 3])
df_copy = df
df_copy['D'] = 1
display(df)
上記のコードでは、df_copyに新たな列Dを追加していますが、元のdfにもその変更が反映されてしまいます。
copy()を使ったコピー
次に、copy()関数を使ってDataFrameをコピーする方法があります。copy()関数を使うと、新たなオブジェクトが作成され、コピー先に対する変更がコピー元に反映されません。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': 'FOO', 'B': 'foo', 'C': 'ふー'}, index=[1, 2, 3])
df_copy = df.copy()
df_copy['D'] = 'new'
display(df)
display(df_copy)
上記のコードでは、df_copyに新たな列Dを追加しても、元のdfにはその変更が反映されません。
まとめ
PythonのPandasでDataFrameをコピーする方法は、=を使った方法とcopy()を使った方法があります。それぞれの方法には特性があり、適切な方法を選択することが重要です。具体的なコード例を通じて、それぞれの方法の挙動の違いを理解しましょう。.