即使使用 copy(deep=True)，Pandas 副本也会更改原始数据帧

Question

我有以下代码，旨在从 1 个数据帧创建 2 个单独的表。这些表应用了不同的过滤器。我发现，一旦应用第一个过滤器，原始数据框就会“改变”。

df_orig = pd.read_excel('JRMaster.xlsm')

df_orig.columns = map(str.upper, df_orig.columns)

df_orig['SYSTEM'] = df_orig['SYSTEM'].str.upper()

df_orig['STATUS'] = df_orig['STATUS'].str.upper()

df = df_orig.copy(deep=True)

df_copy_all = df_orig.copy(deep=True)

df = df[(df['DATE PAID'].dt.month.between(10,10)) & (df['DATE PAID'].dt.year == 2020)]

df2 = df_copy_all[(df_copy_all['DATE SENT'].dt.month.between(10,10)) & (df['DATE SENT'].dt.year == 2020)]

df 和 df2 应该有两个不同的结果，但输出是相同的。我尝试过 df.copy() 和 df.copy(deep=True)

使用 Pandas 1.0.5 和 Python 3.6

一些论坛指出这是一个错误，但我想检查是否有解决方法或修复此问题。

我想到的另一种方法是将原始 Excel 文档读入多个数据帧，但这似乎不可持续且资源繁重。

编辑：

示例数据如下：

System  DATE SENT   STATUS  DATE PAID

0   One 2020-10-01  OPEN    NaT

1   One 2020-10-01  OPEN    NaT

2   THREE   2020-10-01  SR  2020-10-07

3   One 2020-10-01  DUP NaT

4   One 2020-10-01  OPEN    NaT

5   One 2020-10-01  OPEN    NaT

6   THREE   2020-10-01  OPEN    NaT

7   One 2020-10-01  DUP NaT

8   THREE   2020-10-01  AR  2020-07-31

9   THREE   2020-10-01  OPEN    NaT

10  One 2020-10-01  AR  2020-08-21

11  One 2020-10-01  DUP NaT

12  One 2020-10-01  OPEN    NaT

13  One 2020-10-01  DUP NaT

14  One 2020-10-01  DUP NaT

15  One 2020-10-01  DUP NaT

16  One 2020-10-01  DUP NaT

17  THREE   2020-10-01  OPEN    NaT

18  One 2020-10-01  OPEN    NaT

19  One 2020-10-01  OPEN    NaT

Answer 1

问题实际上是一个拼写错误：df2 = df_copy_all[(df_copy_all['DATE SENT'].dt.month.between(10,10)) & (df['DATE SENT'].dt.year == 2020)]应该df2 = df_copy_all[(df_copy_all['DATE SENT'].dt.month.between(10,10)) & (df2['DATE SENT'].dt.year == 2020)]错误位于：df2['DATE SENT']，我有 df['DATE SENT']

Answer 2

看起来不适deepcopy用于pandas.