Итак, я нашел обходной путь:
Сначала создал b новый фрейм данных и скопировал столбец b из фрейма данных a. Затем создал пустой столбец a.
b=pd.DataFrame()
b["b"]=a["b"]
b["a"]=None
Теперь мы можем перебирать строки b и копировать значения столбца a из кадра данных a. Обратите внимание, что мы устанавливаем тип для объекта, чтобы мы могли назначать списки элементам информационного кадра, которые в противном случае будут выбрасывать ValueError
b =b.astype(object)
for i in range(len(b)):
b.loc[i,"a"]=copy.deepcopy(a.loc[i,"a"])
Затем внесите необходимые изменения:
b.a[0][0] = 0
Теперь у нас есть b:
b a
0 3 [0, 1]
1 2 [2, 2]
2 1 [3, 3]
И a остались без изменений
a b
0 [1, 1] 3
1 [2, 2] 2
2 [3, 3] 1
Теперь давайте посмотрим, в чем может быть проблема с использованием copy. Я использовал функцию id после применения copy, и результаты были:
b=copy.copy(a)
print(id(a)==id(b)) #False
print(id(a["a"])==id(b["a"])) #False
print(id(a.loc[0,"a"])==id(b.loc[0,"a"])) #True
Поскольку в столбце a есть списки, оба кадра данных ссылаются на один и тот же список, и изменение одного влияет на другое. Это была интуиция, лежащая в основе итеративного копирования списков один за другим. Обратите внимание, что такие же результаты были замечены даже при использовании b=copy.deepcopy(a)