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pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝

在Python的pandas库中，`DataFrame.copy(deep=True)`方法用于创建深拷贝，这意味着它会复制DataFrame的所有元素及其属性（如列名和索引）。这意味着即使原始数据发生变化，新创建的DataFrame也不会受到影响。

以下是使用`DataFrame.copy()`方法的详细步骤和代码示例：

1. 导入pandas库：

```python import pandas as pd ```

2. 创建一个数据框：

```python df = pd.DataFrame({     'A': [1, 2, 3],     'B': [4, 5, 6] }) ```

3. 打印原始数据框：

```python print("Original DataFrame:") print(df) ```

4. 创建一个深拷贝的数据框：

```python copied_df = df.copy(deep=True) ```

5. 修改原始数据的'A'列：

```python df['A'] = [7, 8, 9] ```

6. 打印原始数据框和深拷贝的数据框，查看是否发生了变化：

```python print("\nOriginal DataFrame after modification:") print(df) print("\nCopied DataFrame after modification in original:") print(copied_df) ```

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列'A'和'B'的数据框。然后，我们创建了一个深拷贝的数据框，并修改了原始数据的'A'列。当我们打印原始数据框和深拷贝的数据框时，可以看到原始数据框的'A'列已经被修改，而深拷贝的数据框没有受到影响。

测试用例：

```python assert df['A'].tolist() == [7, 8, 9], "Original DataFrame should be modified." assert copied_df['A'].tolist() == [1, 2, 3], "Copied DataFrame should not be affected by changes in the original." ```

人工智能大模型方面的应用场景：

假设我们有一个在线零售网站的数据分析系统，需要根据用户的行为数据进行预测。我们需要从数据库中获取数据，并将其转换为pandas的DataFrame。然后，我们将使用深度学习算法对数据进行处理，并进行预测。最后，我们将结果返回到数据库，以便实时更新用户界面。如果我们不创建深拷贝的数据框，那么在处理和预测过程中，原始数据框可能会被修改，导致预测结果的不准确。