Python ist eine großartige Sprache für die Datenanalyse, vor allem aufgrund des fantastischen Ökosystems datenzentrierter Python-Pakete. Pandas ist eines dieser Pakete und erleichtert das Importieren und Analysieren von Daten erheblich.

Die Pandas- Index.copy()Funktion erstellt eine Kopie dieses Objekts. Die Funktion legt auch den Namen und das dtype-Attribut des neuen Objekts als das des ursprünglichen Objekts fest. Wenn wir einen anderen Datentyp für das neue Objekt haben möchten, können wir dies tun, indem wir das Attribut dtype der Funktion festlegen.

Syntax: Index.copy (Name = Keine, tief = Falsch, dtype = Keine, ** kwargs)

Parameter:
name: string, optional
deep: boolean, default False
dtype: numpy dtype oder pandas type

Rückgabe: Kopie: Index

Hinweis: In den meisten Fällen sollte es keinen funktionalen Unterschied zur Verwendung von deep geben. Wenn deep jedoch bestanden wird, wird versucht, deepcopy zu verwenden.

Beispiel 1: Verwenden Sie die Index.copy()Funktion, um den Indexwert in ein neues Objekt zu kopieren und den Datentyp des neuen Objekts in 'int64' zu ändern.

import pandas as pd 
  
idx = pd.Index([17.3, 69.221, 33.1, 15.5, 19.3, 74.8, 10, 5.5]) 
  
idx 

Ausgabe :

Erstellen wir eine Kopie des Objekts mit dem Datentyp 'int64'.

idx.copy(dtype ='int64') 

Ausgabe :

Wie wir in der Ausgabe sehen können, hat die Funktion eine Kopie des ursprünglichen Index mit dem Typ 'int64' zurückgegeben.
 
Beispiel 2: Verwenden Sie die Index.copy()Funktion, um eine Kopie des Originalobjekts zu erstellen. Legen Sie auch das Namensattribut des neuen Objekts fest und konvertieren Sie den String-Typ in den Typ 'datetime'.

import pandas as pd 
  
idx = pd.Index(['2015-10-31', '2015-12-02', '2016-01-03',  
                             '2016-02-08', '2017-05-05']) 
  
idx 

Ausgabe :

Lassen Sie uns eine Kopie des Originalobjekts erstellen.

idx_copy = idx.copy(dtype ='datetime64') 
  
idx_copy 

Ausgabe:

Wie wir in der Ausgabe sehen können, hat das neue Objekt die Daten im Datenzeitformat und sein Namensattribut wurde ebenfalls festgelegt.