这比 Dataframe 要深刻得多：你对Python变量的理解是错误的。Python变量是指针，而不是桶。也就是说，当你写

>>> y = [1, 2, 3]

您没有将[1, 2, 3]放入名为y的存储桶中;而是创建一个指向[1, 2, 3]的名为y的指针。
当你接着写

>>> x = y

您没有将y的内容放入名为x的桶中;您正在创建一个名为x的指针，它指向的 * 与y指向的 * 相同。因此：

>>> x[1] = 100
>>> print(y)
[1, 100, 3]

因为x和y指向同一个对象，所以通过一个指针修改它也会修改另一个指针的对象。如果你想指向一个副本，你需要显式地创建一个副本。使用列表，你可以这样做：

>>> y = [1, 2, 3]
>>> x = y[:]
>>> x[1] = 100
>>> print(y)
[1, 2, 3]

使用DataFrame，您可以使用copy()方法建立复本：

>>> df2 = df1.copy()

您需要制作一份副本：

df2 = df1.copy()

df2['col2'] = df2['col2'] + 1
print(df1)

输出量：

col1  col2
0    a     1
1    b     2
2    c     3
3    d     4

您只需使用df2 = df1为df1创建第二个名称。

当您将一个数据框设置为等于另一个数据框时，它会在计算机内存中保持其数据的相同位置。这意味着如果您更改新数据框中的一个值，它也会更改旧数据框中的该值。要解决此问题，您应该制作一个数据框的副本，而不仅仅是使其等于原始数据框。示例：df2 = df1.copy()