为何deepcopy无法拷贝对象动态添加的属性，该如何解决？

pandas的DataFrame类自定义了__deepcopy__方法，原生深拷贝逻辑仅会复制框架内置的核心属性（比如数据存储块、索引、列名等官方预定义属性），用户后续动态挂载到实例上的自定义属性不属于预定义的拷贝范围，因此会在深拷贝时被直接忽略，导致拷贝后的实例找不到对应属性。

• 方案1：使用pandas官方推荐的自定义元数据存储属性（推荐）
  高版本pandas提供了公开的attrs字典专门用来存储用户自定义元数据，存放在这里的属性会被pandas的深拷贝逻辑自动处理：

  import pandas as pd
  from copy import deepcopy
  frame_one = pd.DataFrame({'hello': [1,2,3], 'world': [4,5,6]})
  frame_one.attrs['name'] = 'foo' # 自定义属性存入attrs
  frame_two = deepcopy(frame_one)
  print(frame_two.attrs['name']) # 正常输出foo
  

• 方案2：少量自定义属性手动同步
  如果自定义属性数量极少，可以在深拷贝完成后手动赋值同步：

  frame_one = pd.DataFrame({'hello': [1,2,3], 'world': [4,5,6]})
  frame_one.name = 'foo'
  frame_two = deepcopy(frame_one)
  frame_two.name = frame_one.name # 手动同步自定义属性
  print(frame_two.name) # 正常输出foo
  

• 方案3：继承DataFrame自定义扩展类
  如果需要大量自定义属性，且希望保持直接挂在实例上的使用方式，可以通过pandas官方支持的_metadata扩展机制实现：

  import pandas as pd
  from copy import deepcopy
  
  class CustomDataFrame(pd.DataFrame):
      # 声明需要同步的自定义属性列表
      _metadata = ["name"]
      
      @property
      def _constructor(self):
          return CustomDataFrame
  
  frame_one = CustomDataFrame({'hello': [1,2,3], 'world': [4,5,6]})
  frame_one.name = 'foo'
  frame_two = deepcopy(frame_one)
  print(frame_two.name) # 正常输出foo
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pm740