pandas.DataFrame.update的奇怪行为
pandas.DataFrame.update的奇怪行为
提问于 2018-09-21 02:27:15
我有两个数据格式df1：
index Value
0 A
1 B
2 Nan
3 D
4 Nan和df2：
index Value
2 C
4 E在我的jupyter笔记本中，我使用Pandas函数来填充df1在df2中丢失的值。使用以下功能：
def my_function(df, df_2):
df1.update(df2)
return因为.update()修改了现有的数据格式，并且没有返回值，所以我的函数也不返回任何内容。当我在jupyter笔记本中运行以下代码时，就会出现我不理解的行为：
blaat = df1
my_function(blaat, df2)现在，不仅该函数修改了“blaat”数据格式，而且还修改了df1。我不明白为什么是这样。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-05-12 05:19:30
将持有可变对象的变量转换为另一个变量并不会创建新对象，它只会为同一对象创建别名。
当你做的时候
blaat = df1您正在告诉解释器，df1和blaat都是相同的对象(指向内存中相同的位置)，但有两个名称。
因此，修改blaat与修改df1是一样的。您可以通过获取两个变量的内存地址来确认这一点。
id(blaat) == id(df1)正如注释中所指出的，您必须创建df1的副本，并将其分配给blaat以创建一个新对象，而不仅仅是同一个对象的别名。
blaat = df1.copy()如前所述，这适用于Python中的所有可变对象。所以
list_2 = list_1
id(list_2) == id(list_1) # True
list_2 = list_1.copy()
# or
list_2 = list_1[:]
id(list_2) != id(list_1) # True页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52441702
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