DataFrameのコピー方法による挙動の違いを確認してみる(=, copy(), copy(deep=False)

目的

DataFrameのコピーに関して仕様が理解できていない部分があったので、改めてまとめてみる。

ライブラリ

項目	情報
pandas	1.5.3

動作確認

事前準備

ライブラリのimportとサンプルのDataFrameを作成する関数を定義しておく。

ソースコード

import pandas as pd

def create_sample_df():
    df = pd.DataFrame({
        'col_1': ['A', 'B', 'C'],
        'col_2': ['I', 'J', 'K'],
        'col_3': ['X', 'Y', 'Z']
    })
    
    return df

display(create_sample_df())

出力

	col_1	col_2	col_3
0	A	I	X
1	B	J	Y
2	C	K	Z

=でコピーする

• =でコピーすると、参照渡しとなる
• コピー先のdfに変更を加えると、コピー元のdfにも変更が反映される

ソースコード

df = create_sample_df()

df_copy = df

# 追加
df_copy['col_4'] = 'add'
df_copy.loc[3] = 'add'

# 更新
df_copy['col_2'] = 'update'
df_copy.loc[1] = 'update'
df_copy.loc[0, 'col_1'] = 'update'

# 削除
df_copy.drop('col_3', axis=1, inplace=True)
df_copy.drop(2, inplace=True)

# コピー先のDF
display(df_copy)

# コピー元のDF
display(df)

出力

コピー先

	col_1	col_2	col_4
0	update	update	add
1	update	update	update
3	add	update	add

コピー元

	col_1	col_2	col_4
0	update	update	add
1	update	update	update
3	add	update	add

DataFrame.copyでコピーする(デフォルト)

• DataFrame.copyでコピーすると、値渡しとなる(deep copy)
• コピー先のdfに変更を加えても、コピー元のdfには変更が反映されない

ソースコード

df = create_sample_df()

df_copy = df.copy()

# 追加
df_copy['col_4'] = 'add'
df_copy.loc[3] = 'add'

# 更新
df_copy['col_2'] = 'update'
df_copy.loc[1] = 'update'
df_copy.loc[0, 'col_1'] = 'update'

# 削除
df_copy.drop('col_3', axis=1, inplace=True)
df_copy.drop(2, inplace=True)

# コピー先のDF
display(df_copy)

# コピー元のDF
display(df)

出力

コピー先

	col_1	col_2	col_4
0	update	update	add
1	update	update	update
3	add	update	add

コピー元

	col_1	col_2	col_3
0	A	I	X
1	B	J	Y
2	C	K	Z

DataFrame.copyでコピーする(deep=False)

• DataFrame.copyのdeepパラメータをFalseにすると、shallow copyとなる
• 値の更新はコピー元のdfにも反映される
• メタデータの変更(列の追加や削除)を行ってもコピー元のdfには反映されない
• メタデータの変更を加えると、値の更新も反映されなくなる

※このあたりの理解が浅いので、もし理解が誤っていたらコメントで指摘いただけますと幸いです。

ソースコード

df = create_sample_df()

df_copy = df.copy(deep=False)

# 更新(初回)
df_copy.loc[0, 'col_1'] = 'update1'

# 追加
df_copy['col_4'] = 'add'
df_copy.loc[3] = 'add'

# 更新2回目
df_copy['col_2'] = 'update'
df_copy.loc[1] = 'update'
df_copy.loc[0, 'col_1'] = 'update2'

# 削除
df_copy.drop('col_3', axis=1, inplace=True)
df_copy.drop(2, inplace=True)

# コピー先のDF
display(df_copy)

# コピー元のDF
display(df)

出力

コピー先

	col_1	col_2	col_4
0	update2	update	add
1	update	update	update
3	add	update	add

コピー元

	col_1	col_2	col_3
0	update1	I	X
1	B	J	Y
2	C	K	Z

参考