안녕하세요.

질문 주신 내용을 어떻게 설명할까 고민하다가 영상으로 만들어 봤습니다.

아래 영상을 참고해 주세요. => https://youtu.be/Bjsv-ip4Ruk

copy에 대해

참고 : copy — 얕은 복사와 깊은 복사 연산 — Python 3.9.1 문서

In [1]:

import pandas as pd

In [2]:

# 데이터프레임에 a 라는 컬럼을 생성합니다.
df = pd.DataFrame({"a": range(5)})
df

Out[2]:

	a
0	0
1	1
2	2
3	3
4	4

In [3]:

# 0, 1번 인덱스값만 추출해서 df2 에 사본을 만듭니다.

df2 = df.loc[0:1]
df2

Out[3]:

	a
0	0
1	1

In [4]:

# df, df2는 다른 id값을 갖고 있습니다.
print(id(df))
print(id(df2))

140528800964944
140528800922640

In [5]:

df2

Out[5]:

	a
0	0
1	1

In [6]:

# df2의 a컬럼의 값을 [4, 5] 로 변경합니다.
# 데이터 프레임의 일부의 사본을 생성해 올 때 copy()를 사용하지 않고 
# 사본을 생성하게 되면 아래와 같은 경고메시지가 발생합니다.
df2["a"] = [4, 5]
df2

/Users//opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:4: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  after removing the cwd from sys.path.

Out[6]:

	a
0	4
1	5

In [7]:

# 0 번 인덱스의 a 컬럼에 다른 값을 넣으려고 할때도 아래의 경고 메시지가 출력됩니다.
df2.loc[0, "a"] = 7
df2

/Users//opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:671: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  self._setitem_with_indexer(indexer, value)
/Users//opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

Out[7]:

	a
0	7
1	5

In [8]:

# 그리고 df2의 값을 변경해 주었는데 df의 0,1 번 인덱스 값이 변경된 것을 확인할 수 있습니다.
df

Out[8]:

	a
0	7
1	5
2	2
3	3
4	4

In [10]:

# 그럼 이번에는 copy()를 통해 df2를 df3에 사본을 생성합니다.
# pandas copy의 기본값은 df.copy(deep: bool = True) 깊은복사 입니다.
df3 = df[:3].copy()
df3

Out[10]:

	a
0	7
1	5
2	2

In [11]:

# df, df2, df3는 모두 다른 id값을 가집니다.
print(id(df))
print(id(df2))
print(id(df3))

140528800964944
140528800922640
140528801590800

In [12]:

# df3의 a컬럼의 값을 변경합니다.
df3["a"] = [-2, -3, -4]
df3

Out[12]:

	a
0	-2
1	-3
2	-4

In [13]:

# df3의 값을 변경해도 원본 df의 값은 마지막 상태를 유지하고 있습니다.
# df3의 변경값이 df에 반영되지 않았습니다.
df

Out[13]:

	a
0	7
1	5
2	2
3	3
4	4

In [ ]:

# .copy()를 통해 깊은 복사를 해주게 되면 사본이 원본을 바라보지 않습니다.
# 따라서 사본을 생성할 때 .copy()를 사용하면 원본값에 영향을 주지 않게 되고 
# 값을 변경할 때도 경고메시지가 출력되지 않습니다.

In [ ]:

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copy()의 목적

copy에 대해