python - 在 python 中，使用函数的参数重命名变量

Question

我正在创建一个函数。该函数的一个输入是 Pandas 数据框，其任务之一是对该数据框的两个变量进行一些操作。这两个变量不是固定的，我希望使用参数作为函数 fun 的输入来自由确定它们。

例如，假设在某个时刻我想使用的变量是“var1”和“var2”(但在另一个时刻，我可能想使用其他两个变量)。假设这些变量取值 1、2、3、4，我想减少 df 做 var1 == 1 和 var2 == 1。我的函数是这样的

def fun(df , var = ['input_var1', 'input_var2'] , val):
    df = df.rename(columns={  var[1] : 'aux_var1 ', var[2]:'aux_var2'})

    # Other operations
    df  = df.loc[(df.aux_var1 == val ) & (df.aux_var2 == val )] 
    # end of operations

    # recover 
    df = df.rename(columns={ 'aux_var1': var[1] ,'aux_var2': var[2]})
    return df 

当我使用 fun 函数时，出现错误

fun(df, var = ['var1','var2'], val = 1)
IndexError: list index out of range

其实我想做其他更复杂的操作，为了不引申，我没有描述这些操作。也许上面这个简单的例子有一个不需要重命名变量的解决方案。但也许这个解决方案不适用于我真正想做的操作。所以首先，我一定要更正重命名变量时的错误。如果您想提供另一个更优雅的不需要重命名的解决方案，我也很感激，但如果您除了优雅的解决方案外，还提供有关重命名的解决方案，我将非常感激。

Answer 1

Python 列表是零索引的，即第一个元素索引为 0。只需更改行:

df = df.rename(columns={  var[1] : 'aux_var1 ', var[2]:'aux_var2'})

df = df.rename(columns={ 'aux_var1': var[1] ,'aux_var2': var[2]})

到

df = df.rename(columns={  var[0] : 'aux_var1 ', var[1]:'aux_var2'})

df = df.rename(columns={ 'aux_var1': var[0] ,'aux_var2': var[1]})

分别