如何建立 Python 清單的真正獨立副本？

Python：深入研究複製清單

在 Python 中使用清單時，了解複製的操作方式至關重要。正如問題所強調的，看似獨立的副本可能會影響原始列表，導致意想不到的行為。

賦值的陷阱

問題的癥結在於Python的賦值語意。與 Java 等語言不同，Python 分配對變數的引用而不是實際值。在提供的範例中：

org_list = ['y', 'c', 'gdp', 'cap']
copy_list = org_list

copy_list 不包含自己的清單副本；相反，它指向與 org_list 相同的底層清單。對一個清單的任何修改都會反映在另一個清單中。

淺拷貝與深拷貝

為了創建真正獨立的副本，Python 提供了兩種方法：

• 淺複製： 建立一個新列表，但淺複製原始列表的元素。複製清單的巢狀元素的任何變更仍會影響原始清單。範例：

copy_list = list(org_list)
copy_list[1] = 'a'
print(org_list)  # Output: ['y', 'a', 'gdp', 'cap']

• 深層複製： 建立獨立於原始清單的新清單。複製清單或其巢狀元素的變更不會影響原始清單。範例：

import copy
copy_list = copy.deepcopy(org_list)
copy_list[1] = 'a'
print(org_list)  # Output: ['y', 'c', 'gdp', 'cap']

其他注意事項

對於pandas DataFrame，您可以使用copy() 或copy(deep=True) 方法來建立獨立的副本。但是，請注意，如果沒有必要，複雜物件的深度複製可能會耗費大量運算資源。

總之，理解 Python 中引用和副本之間的區別對於有效處理清單和複雜物件至關重要。透過適當利用淺複製或深複製，您可以確保資料的完整性並避免修改副本時出現意外後果。

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