如何撤销对原始DataFrame的误修改 从备份恢复原始数据

你提前执行的df_copy = df.copy(deep = True)是完全独立的深拷贝副本，和后续被误改的df没有数据绑定，不会跟着inplace=True的操作变动，直接执行下面的命令就能把df恢复到备份时的状态：

# 恢复df，同时保留df_copy作为独立备份不被后续操作污染
df = df_copy.copy(deep=True)

• 你最开始写的Orig. Dataframe = df属于无效备份：Python对DataFrame这类可变对象的普通赋值只是创建对象引用，相当于给原df起了个别名，你对df做inplace修改时，这个别名指向的内容也会同步改动，完全起不到备份作用。
• 带inplace=True的操作是直接修改DataFrame所在内存的原始数据，pandas本身没有内置操作回滚栈，操作执行后没法直接撤销，只能从提前保存的独立副本恢复。
• 恢复时不推荐直接写df = df_copy：这种写法是把df直接绑定到df_copy的引用上，后续你对df做inplace修改时会直接改动备份df_copy的内容，相当于把唯一的备份也污染了，再出问题就没地方恢复了。
• 后续做删列、批量改值这类高风险操作时，尽量少用inplace=True参数，优先用返回新对象的方式赋值给临时变量，调试出错只要不覆盖原始变量就不会丢失数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hitul Adatiya