df2=df 改变会影响另一个互相独立的办法

df2=df
df2.loc[:,"id"]=35
#随后发现df也被改变了

import copya = [1, 2, 3]
b = a
# 把下面2行注释并运行会发现a，b改变数据后会影响彼此
b = copy.deepcopy(a) #避免办法1：深拷贝，让b与a相互独立(值相同，但在内存中的ID不同)
# a = [1, 2, 3] #办法2：让a重新指向后，b就会指向a指向的对象，而非a本身
a[2] = 67
b[0] = 99
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))

引用相同原理后，也成功地解决了df互相影响的问题。其实就是Python赋值没有深拷贝的原因。

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