在使用Python的数据分析库Pandas时，经常会遇到需要复制DataFrame的情况。正确的复制方法对于避免数据污染至关重要。让我们一起来看看`copy()`方法的具体用法吧！🔍

首先，当你从一个DataFrame创建一个新的对象时，默认情况下只是创建了一个新的引用，而不是一个新的独立副本。这意味着如果你修改了新对象中的数据，原始数据也会受到影响。为了避免这种情况，你需要使用`copy()`方法来创建一个完全独立的副本。📚

下面是一个简单的例子，展示了如何正确使用`copy()`方法：

```python

import pandas as pd

创建一个示例DataFrame

data = {'Name': ['John', 'Anna'], 'Age': [28, 22]}

df = pd.DataFrame(data)

使用copy()方法创建副本

df_copy = df.copy()

修改副本

df_copy['Name'] = ['Mike', 'Lily']

检查原始DataFrame是否受到影响

print(df)

```

通过上述代码，可以看到原始的`df` DataFrame并没有因为对`df_copy`的修改而发生变化。这表明我们成功地创建了一个独立的副本。👍

掌握`copy()`方法的正确使用方式，可以帮助你在处理复杂数据分析任务时更加得心应手。希望这篇简短的介绍对你有所帮助！💡

Python Pandas DataFrame Copy