Introducción
En este laboratorio, aprenderemos a usar el método copy() de la clase DataFrame de pandas. El método copy() nos permite hacer una copia de un objeto DataFrame sin modificar el DataFrame original. Exploraremos la sintaxis y los parámetros del método copy() y proporcionaremos ejemplos para ilustrar su uso.
Consejos sobre la VM
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A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.
Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje su retroalimentación después de la sesión y resolveremos el problema para usted de inmediato.
Crear un DataFrame
Primero, necesitamos importar la biblioteca pandas y crear un objeto DataFrame.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['d', 'e', 'f']})
print(df)
Salida:
A B
0 a d
1 b e
2 c f
Copiar el DataFrame usando el método copy()
A continuación, podemos usar el método copy() para crear una copia del objeto DataFrame.
df1 = df.copy()
print(df1)
Salida:
A B
0 a d
1 b e
2 c f
Modificar el DataFrame copiado
Podemos modificar el DataFrame copiado sin afectar al DataFrame original.
df1['A'] = df1['A'].replace(['b'], 'x')
print(df1)
print(df)
Salida:
A B
0 a d
1 x e
2 c f
A B
0 a d
1 b e
2 c f
Copia superficial usando copy() con deep=False
Por defecto, el método copy() realiza una copia profunda, creando un nuevo objeto con una copia de los datos y los índices. Sin embargo, también podemos crear una copia superficial usando el parámetro deep=False.
df1 = df.copy(deep=False)
df1['A'] = df1['A'].replace(['b'], 'x')
print(df1)
print(df)
Salida:
A B
0 a d
1 x e
2 c f
A B
0 a d
1 x e
2 c f
Resumen
En este laboratorio, aprendimos cómo usar el método copy() en la clase DataFrame de pandas. El método copy() nos permite crear una copia de un objeto DataFrame sin modificar el DataFrame original. Exploramos cómo crear una copia usando el método copy() y cómo modificar el DataFrame copiado. Además, aprendimos sobre el parámetro deep, que controla si se crea una copia profunda o una copia superficial. Por defecto, se realiza una copia profunda, pero se puede crear una copia superficial estableciendo deep=False. Al entender el método copy(), podemos manipular objetos DataFrame sin afectar los datos originales.