import pandas as pdimport numpy as npurl = "https://raw.githubusercontent.com/PawinData/UC/SFBA/DistanceMatrix_shortestnetworks.csv"Distance_df = pd.read_csv(url, index_col=0)D = Distance_df.to_numpy()我有一個數據框Distance_df，我將它轉換為一個 numpy 數組D用于計算。隨后發生的事情只是關心D而根本不涉及Distance_df。然而，兩者D最終都Distance_df被改變了（變成相同的東西）。雖然我也不知道為什么D會改變，但Distance_df最讓我困惑的是 dataframe 的行為。當它甚至沒有出現在代碼中時，如何更改它？不知何故，我感覺到這與代碼無關，而是與值和對象在幕后的處理方式有關。誰能解釋一下？
3 回答
揚帆大魚
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您需要將copy=True作為參數添加到to_numpy().
根據DataFrame.to_numpy文檔：
副本：bool，默認為 False
是否確保返回值不是另一個數組的視圖。請注意，這
copy=False并不能確保不to_numpy()復制。相反，copy=True即使不是絕對必要，也要確保制作副本。
換句話說，寫入D = Distance_df.to_numpy() 可能會導致D成為對底層 numpy 數組的引用Distance_df，而不是復制它們。
寫入D = Distance_df.to_numpy(copy=True)以確保D和Distance_df是獨立的對象。
一只甜甜圈
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嘗試獲取不被更改的數據框副本
import pandas as pd
import numpy as np
url="https://raw.githubusercontent.com/PawinData/UC/SFBA/DistanceMatrix_shortestnetworks.csv"
Distance_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
df=Distance_df.copy()
D = df.to_numpy()
ABOUTYOU
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D = Distance_df.to_numpy()
現在運行D is Distance_df返回True。兩個變量都引用同一個對象。
但是，如果您這樣做D = Distance_df.copy().to_numpy()，D is Distance_df將會返回False。它們現在是不同的對象。
這正是 Python 處理變量引用的方式。
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