Jupyter NotebookでのPandasのset_index()メソッドについて

Question

前提・実現したいこと

JupyterNotebookを用いて、csvファイルの操作をしています。
その際のpandasのset_index()メソッドのふるまいについて教えて頂きたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

あるDataframeに対して、set_indexメソッドを用いて
一つの列をインデックスに割り当てました。
その際、

df = df2
df2.set_index('割り当てたいインデックス名', inplace = True)

のように記述して、df2のインデックス名を変更することができました。
ところが、dfの中身を見てみると、こちらにもその変更が
適用されてしまっていました。
上記コードの1行目で、df2にdfが代入され、
その後df2にset_indexメソッドが適用されるのなら、
dfにはその処理は影響しないと思うのですが、なぜこのような挙動になるのでしょうか？

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3.7.4
pandas 0.23.4

Answer 1

問題は

df = df2

の部分。

下記のようにオブジェクトIDを確認すると分かると思いますが、 DataFrameを= で渡した場合、同じオブジェクトに対する参照だけを引き渡します。

import pandas as pd

df2 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])
df = df2
print(id(df2))
# 139651202562704
print(id(df))
# 139651202562704 # df2と同じオブジェクト

ですので当然、df2の操作を行うことでdfも変更されてしまいます。
この様な場合は DataFrame.copy()を使ってコピーを渡すようにしてください。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.copy.html

import pandas as pd

df2 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])
df = df2.copy()
print(id(df2))
#140120293156624
print(id(df))
#140119550597104# df2と違うオブジェクト！

df2.set_index(0, inplace=True)
print(df) #dfは影響しない
#   0  1
#0  1  2
#1  3  4

Comments

[chem_search]

丁寧に回答してくださってありがとうございました！
代入することで新しいオブジェクトが作られるのではなくて、
同じオブジェクトに対して紐づけられた、ということなのですね。

別々に操作をしたい場合の方法まで教えて頂き、助かりました！