python - Pandas:无法在函数内附加和重新分配给 DataFrame

Question

我想要做的是附加到作为参数传递给函数的 DataFrame 中，函数 f

在以下代码中完成的操作

df = pd.DataFrame(data=[(0,1), (0,1)], columns=['a', 'b'])

df
Out[58]: 
   a  b
0  0  1
1  0  1

def f(df):
    df['a'] = 1 # The first column will be modified
    # However the following will have no effect
    df = df.append(pd.DataFrame(data=[(0, 1)], columns=['a', 'b']))


f(df)
df
# As we see `append` didn't have an effect on the df
Out[61]: 
   a  b
0  1  1
1  1  1

从上面的代码我们可以看出，如果没有返回DataFrame，append是没有效果的。发生这种情况有什么原因吗？

编辑:

我想我写完问题就明白了原因。由于 append 创建一个新对象，如果没有返回新对象，则赋值

df = df.append(pd.DataFrame(data=[(0, 1)], columns=['a', 'b']))

只会将新的 DataFrame 传递给 df 的引用副本，即函数调用生成的副本，不会传递给原始 df。因此，新的 DataFrame 丢失了。

Answer 1

你好像忘了return df:

def f(df):
    df['a'] = 1 # The first column will be modified
    # However the following will have no effect
    df = df.append(pd.DataFrame(data=[(0, 1)], columns=['a', 'b']))
    return df

print (f(df))
   a  b
0  1  1
1  1  1
0  0  1

或者更好:

def f(df):
    df['a'] = 1 # The first column will be modified
    return df.append(pd.DataFrame(data=[(0, 1)], columns=['a', 'b']), ignore_index=True)

print (f(df))
   a  b
0  1  1
1  1  1
2  0  1

我想如果检查DataFrame.append它返回新的对象，所以return是必要的。