写时复制

写时复制（Copy on Write，CoW）是一种机制，旨在通过尽可能避免复制来简化索引 API 并提高性能。CoW 意味着任何以任何方式从另一个 DataFrame 或 Series 派生出的 DataFrame 或 Series 都将始终表现为副本。关于如何高效使用写时复制的解释可以在这里找到。

引用追踪

为了能够确定在写入 DataFrame 时是否需要进行复制，我们必须了解其值是否与另一个 DataFrame 共享。pandas 内部会追踪所有与另一个块共享值的 Blocks，以便在需要触发复制时做出判断。引用追踪机制是在块（Block）级别实现的。

我们使用一个自定义的引用追踪对象 BlockValuesRefs，它追踪每个值相互共享内存的块。引用通过弱引用（weak-reference）持有。每对共享内存的块都应指向同一个 BlockValuesRefs 对象。如果一个块超出作用域，则对该块的引用将失效。因此，引用追踪对象始终知道有多少块是活跃的并共享内存。

无论何时 DataFrame 或 Series 对象与另一个对象共享数据，都需要每个对象拥有自己的 BlockManager 和 Block 对象。换句话说，一个 Block 实例（由 DataFrame 持有，不一定用于中间对象）应该始终唯一地用于单个 DataFrame/Series 对象。例如，当您想为另一个对象使用相同的 Block 时，您可以使用 block.copy(deep=False) 创建 Block 实例的浅拷贝（这将创建一个新的 Block 实例，其底层值相同，并正确设置引用）。

在写入值之前，我们可以询问引用追踪对象是否存在与我们共享数据的其他活跃块。如果确实存在其他活跃块，我们可以在写入之前触发一次复制。