Добавить DataFrame внутри функции

Обновить:

Я нашел очень приятный разговор на PyCon 2015, который объясняет, что я пытаюсь объяснить ниже, но с диаграммами, которые делают его значительно яснее. Я оставлю объяснение ниже, чтобы объяснить, как работают оригинальные 3 скрипта, но я бы предложил посмотреть видео:

Ned Batchelder - Факты и мифы о названиях и ценностях Python - PyCon 2015

---

Итак, я думаю, что я понял, что происходит в двух сценариях выше. Я попробую разбить его. Не стесняйтесь исправить меня, если потребуется.

Несколько правил:

1. Переменные - это имена ссылок/указателей на базовый объект, который фактически хранит данные. Например, уличные адреса. Улица не является домом; он просто указывает на дом. Таким образом, адрес (101 Streetway Rd.) Является указателем. В GPS вы можете обозначить его как "Главная". Слово "дом" было бы самой переменной.

2. Функции работают с объектами, а не с переменными или указателями. Когда вы передаете переменную функции, вы фактически передаете объект, а не переменную или указатель. Продолжая пример дома, если вы хотите добавить колоду в дом, вы хотите, чтобы подрядчики настила работали над домом, а не с метафизическим адресом.

3. Команда return в функции возвращает указатель на объект. Таким образом, это будет адрес дома, а не дом или имя, которое вы могли бы назвать своим домом.

4. = это функция, означающая "point to this object". Переменная перед = выход, переменная справа - это вход. Это был бы акт названия дома. Итак, Home = 101 Streetway Rd. превращает переменную Home point в дом на 101 Streetway Rd. Скажем, вы переехали в дом ваших соседей, который является 102 Streetway Rd. Это может быть сделано Home = Neighbor House. Теперь Home теперь называется указателем 102 Streetway Rd.

Здесь, я буду использовать ---> для обозначения "указывает на",

Прежде чем мы перейдем к сценариям, начнем с того, что мы хотим. Мы хотим, чтобы объект objdff указывал на varia

Сценарий 1:

(без global dff поскольку это ничего не делает)

import pandas as pd

def test(df):
    df = df.append({'asdf':1, 'sdf':2}, ignore_index=True)
    return(df)

dff = pd.DataFrame()
test(dff)

Итак, пройдите через функцию. Ничего интересного не происходит, пока мы не доберемся до:

dff = pd.DataFrame()

Здесь мы имеем varible dff быть назначены на объект, созданный pd.DataFrame, который является пустым dataframe. Мы будем называть этот объект objdff. Итак, в конце этой строки мы имеем dff ---> objdff.

Следующая строка: test(dff)

Функции работы на объектах, поэтому мы говорим, что мы собираемся запустить функцию test на объекте, dff очков, что objdff. Это приводит нас к самой функции.

def test(df):

Здесь мы имеем то, что является по существу = функция. Объект, переданный тестовой функции objdff, указывает на функциональную переменную df. Итак, теперь df --->objdff и dff---> objdff

Перемещение на следующую строку: df = df.append(...)

Начнем с df.append(...). .append(...) передается на objdff. Это заставляет объект objdff запускать функцию, называемую "append". Как отметил @Jai, метод .append(...) использует команду return для вывода абсолютно нового DataFrame, к которому добавлены данные. Мы будем называть новый объект objdff_apnd.

Теперь мы можем перейти на часть df =... Теперь у нас есть df = objdff_apnd. Сейчас это довольно просто. Переменная df теперь указывает на объект objdff_apnd.

В конце этой строки мы имеем df ---> objdff_apnd и df ---> objdff_apnd dff ---> objdff. Здесь и лежит проблема. Объект, который мы хотим (objdff_apnd), не указывает на dff.

Поэтому в конце переменная dff по-прежнему указывает на objdff, а не objdff_apnd. Это приводит нас к сценарию 3 (см. Ниже).

Сценарий 2:

import pandas as pd

def test(df):
    df['asdf'] = [1,2,3]
    return(df)

dff = pd.DataFrame()
test(dff)

Так же, как Script 1, dff ---> objdff. Во время test(dff) переменная функции df ---> objdff. Здесь все по-другому.

Операция (?) df['asdf'] = [1,2,3] снова отправляется в базовый объект objdff. В прошлый раз это привело к созданию нового объекта. Однако на этот раз операция ['asdf'] напрямую редактирует объект objdff. Таким образом, объект objdff имеет дополнительный столбец "asdf".

Поэтому в конце мы имеем df ---> objdff и df ---> objdff dff ---> objdff. Поэтому они указывают на один и тот же объект, что означает, что переменная dff указывает на отредактированный объект.

Как только мы objdff функцию, переменная dff прежнему указывает на objdff, в которой есть новые данные. Это дает нам желаемый результат.

Сценарий 3:

import pandas as pd

def test(df):
    df = df.append({'asdf':1, 'sdf':2}, ignore_index=True)
    return(df)

dff = pd.DataFrame()
dff = test(dff)

Этот скрипт точно идентичен сценарию 1, за исключением dff = test(dff). Мы займемся этим через секунду.

Продолжая с конца сценария 1, мы остановились, когда завершился функциональный test(dff), и мы имеем dff ---> objdff и df ---> objdff_apnd.

Функция test имеет return команду, и поэтому возвращает объект objdff_apnd. Это превращает строку dff = test(dff) в dff = objdff_apnd.

Поэтому в конце мы имеем dff ---> objdff_apnd, что является именно тем результатом, который мы хотим.