Python 变量，在 Jupyter notebook 中，尽管没有进一步操作，但已修改

Question

我不打算分享直接代码，因为我觉得它的长度会阻碍任何人对我的主要问题的分析（尽管如果绝对需要我可以分享它）。最好总结一下。

笼统地说，在之前的单元格中，我建立了一个 pandas 数据框 - 假设我们在这里称之为 original_df。在下一个单元格中，我初始化了一个新变量 temp_df = original_df 以便我可以在保持原始数据帧完好无损的情况下操作相同的数据。在接下来的代码中，我从来没有以任何方式分配任何东西，甚至没有使用 original_df，但是当我完成操作 temp_df 和我需要的一样多...随后检查 original_df 表明它已经以与 相同的方式发生了变化temp_df 做到了。

知道为什么会发生这种情况吗？也许是某种环境问题？重新运行创建 original_df 的每个代码单元相当不方便，将所有代码放在一个单元中会否定使用 a 的全部意义Jupyter Notebook（沿途提供视觉效果）。我发现这一切都在发生，这非常奇怪，但是有什么方法可以在 original_df 变量上明确强制“冻结”，而它的 temp_df复制被操纵？

Answer 1

您可以尝试使用库副本来复制数据框

import copy

temp_df = copy.copy(original_df)

Answer 2

temp_df = original_df 仅创建对 original_df.

的新引用

您需要在原始数据帧上调用 copy()：temp_df = original_df.copy() 以创建新数据帧。

更多信息在这里：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.copy.html

Python 变量，在 Jupyter notebook 中，尽管没有进一步操作，但已修改

Python variable, in a Jupyter notebook, modified despite no further action to it

python

debugging

global-variables

jupyter

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