使用pandas/gspread时修改df2致原df改动的问题排查

核心原因 #

在Pandas中，df2 = df这种直接赋值操作并没有创建新的DataFrame副本，只是让变量df2和df指向了同一个内存中的DataFrame对象。所以对df2执行的所有修改操作，本质上都是在操作共享的那个原始DataFrame，自然会同步影响到df。

解决办法 #

要创建完全独立的DataFrame副本，使用Pandas的copy()方法：

df2 = df.copy()

执行这行代码后，df2会成为一个全新的、与原df完全独立的DataFrame，后续对df2的任何修改都不会影响原df的数据。

如果你的DataFrame包含嵌套的复杂数据结构（比如列表、字典），可以显式指定深度复制（这也是copy()的默认行为）：

df2 = df.copy(deep=True)

不过针对你当前的字符串转数值场景，默认的浅复制已经足够满足需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dico Gomes