Pandas DataFrame是如何传递参数的

Pandas DataFrame是如何传递参数的

在使用Pandas进行数据分析时,经常会用到Pandas的核心数据结构——DataFrame。它是一个二维表格,可以包含不同类型的数据,类似于Excel或SQL中的表格,是数据分析的基本单位。DataFrame提供了方便的数据处理功能和快速的数据读写速度。在本文中,我们将介绍Pandas的DataFrame是如何传递参数的——是按值传递还是按引用传递,以及如何理解它们。

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一、Python中的参数传递

在介绍DataFrame参数传递之前,我们先来了解一下Python中的参数传递方式。Python中的参数传递方式是分为传值(pass-by-value)和传引用(pass-by-reference)两种方式的。

传值是指在函数调用时将实参的值复制给形参,在函数内对参数的修改不会影响到实参,在函数外修改实参也不会影响到形参。如下例所示:

def func(x):
    x = 10      # 修改形参x
    print('x:', x)

y = 5
func(y)          # 传值调用
print('y:', y)   # y的值不变,输出5
Python

传引用是指在函数调用时将实参的地址传递给形参,形参和实参指向同一块内存地址,对形参的修改会直接影响到实参。如下例所示:

def func(x):
    x[0] = 1     # 修改形参x的第一个元素
    print('x:', x)

y = [5, 6]
func(y)          # 传引用调用
print('y:', y)   # y的第一个元素被修改为1,输出[1, 6]
Python

在Python中,不管是传值还是传引用都是通过赋值语句来实现。Python中的变量是没有类型的,而Python中的对象是有类型的,变量保存的是一个对象的引用(对象的内存地址)。当变量被赋予新的值时,变量就被重新赋予了一个新的对象引用。传递可变对象时,如列表、字典等,是通过对象的引用进行传递的,在函数内部修改可变对象时对应的地址上的对象直接改动,因此在函数外部也能看到修改结果。

二、DataFrame的参数传递

DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一,它是一种二维大小可变数组,每个轴都有一个标签,可以保存不同类型的元素。在Pandas中,DataFrame默认是按值传递的。

按值传递是指在函数调用时,对于可变类型的参数(如Pandas的DataFrame),实参的复制品将被传递给形参。如果被传递的实参在调用过程中被修改,那么原始实参的值不会受到干扰。例如:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')   # 读取数据集
df2 = df.copy()               # 复制数据集

def modify(df):
    df.iloc[0, 0] = 999       # 修改形参df的第一个元素为999

print('df.iloc[0, 0] before modify:', df.iloc[0, 0])
modify(df2)                   # 传递df2,即复制品
print('df.iloc[0, 0] after modify:', df.iloc[0, 0])
Python

运行结果:

df.iloc[0, 0] before modify: 0
df.iloc[0, 0] after modify: 0
Python

在上述代码中,我们首先复制了数据集df,然后将它传递给函数modify(),接着函数内部会修改df的第一个元素为999。但是,在函数调用结束后,我们发现df的第一个元素并没有发生任何改变,依然是0。这表明DataFrame是按值传递的,即在函数调用时会将DataFrame的副本传递给函数,对函数内的操作不会对原始DataFrame造成影响。

需要注意的是,如果调用函数时对DataFrame的某个元素进行修改,那么原始DataFrame中对应元素的值也会被修改。因为DataFrame中每个元素都是对象,它们实际上是引用传递。例如:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')   # 读取数据集

def modify(df):
    df.iloc[0, 0] = 999       # 修改形参df的第一个元素为999

print('df.iloc[0, 0] before modify:', df.iloc[0, 0])
modify(df)                     # 传递df,即引用
print('df.iloc[0, 0] after modify:', df.iloc[0, 0])
Python

运行结果:

df.iloc[0, 0] before modify: 0
df.iloc[0, 0] after modify: 999
Python

在上述代码中,我们并没有使用df的复制品,而是将df直接传递给modify()函数。由于DataFrame的元素其实是对象的引用,因此在函数内部对DataFrame的某个元素进行修改时,其实是修改了原始DataFrame中对应元素的值。所以,在函数调用结束后,原始DataFrame对应元素的值被修改为999。

除了修改DataFrame的元素外,如果在函数内部对整个DataFrame进行了赋值,则这个操作只会作用于函数内部的DataFrame,不会影响到原始DataFrame。例如:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')   # 读取数据集

def modify(df):
    df = df.iloc[:, :-1]       # 对形参df进行赋值,删除最后一列

print('df shape before modify:', df.shape)
modify(df)                     # 传递df,即引用
print('df shape after modify:', df.shape)
Python

运行结果:

df shape before modify: (10, 4)
df shape after modify: (10, 4)
Python

在上述代码中,modify()函数中删除了DataFrame的最后一列,但是在函数调用结束后,原始DataFrame的形状并没有发生变化,依然是(10, 4)。这说明,在函数内部对于整个DataFrame进行的赋值操作只会作用于函数内部的DataFrame,不会影响到原始DataFrame。

综上所述,Pandas的DataFrame是按值传递的。但是,DataFrame中的元素是对象的引用,因此在函数内部对DataFrame中元素的修改会对原始DataFrame中的元素产生影响。但是,在函数内部对于整个DataFrame的赋值操作只会对函数内部的DataFrame产生影响,不会影响到原始DataFrame。

总结

本文介绍了Python中参数传递的两种方式:传值和传引用。同时,我们还深入了解了Pandas中DataFrame的参数传递方式:按值传递。尽管DataFrame的参数传递方式是按值传递,但是DataFrame中的元素是对象的引用,因此在函数内部对DataFrame中元素的修改会对原始DataFrame中的元素产生影响。最后,还需要注意的是,在函数内部对于整个DataFrame进行的赋值操作只会对函数内部的DataFrame产生影响,不会影响到原始DataFrame。

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