numpyのobject型による参照の共有（アンチパターン）

numpyでデフォルトの値をlist型に設定していると、設定用の変数が書き換わってしまうケースがあるようです。

設定用の変数: default_dict (before {'a':[]} -> after {'a':[hoge]} )

step1 データ作成

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd

>>> dtype = [('a','O')]
>>> default_dict = {'a':[]}

>>> arr = np.array(tuple(default_dict.values()),dtype=dtype)
>>> pd.DataFrame(arr)
    a
0  []

step2-1 データの変更

>>> arr['a'][0].append('hoge')
>>> pd.DataFrame(arr)
        a
0  [hoge]

1行目に対して処理を実行したつもりでも、2行目も変更されてしまう

step2-2

>>> # 元々のdefault_dict:  default_dict = {'a':[]}
>>> print(default_dict)
{'a': ['hoge']}

step2-1の処理によって、default_dictの値も変更されている

解決策1: copy.deepcopy

arr = np.array(copy.deepcopy([tuple(default_dict.values())]),dtype=dtype)

ソースコードの全て

import numpy as np
import pandas as pd
from IPython.display import display

dtype = [('a','O')]
default_dict = {'a':[]}

arr = np.array([tuple(default_dict.values())],dtype=dtype)
display(pd.DataFrame(arr))

arr['a'][0].append('hoge')
display(pd.DataFrame(arr))

print(default_dict)