为什么每次更改Pandas Dataframe后都需要重新赋值变量？

在Pandas中，每次更改DataFrame后需要重新赋值变量的原因是因为DataFrame是一个可变对象。当对DataFrame进行操作时，例如添加、删除、修改数据，实际上是在原始DataFrame上进行的，而不是创建一个新的DataFrame对象。

这种设计可以提高性能和内存效率，避免不必要的数据复制。然而，这也意味着对DataFrame的更改不会立即反映在原始变量上，除非将更改后的结果重新赋值给原始变量。

例如，假设有一个名为df的DataFrame变量，我们想要删除一列数据。我们可以使用df.drop()方法删除列，但是这个操作不会直接修改原始的df变量。相反，它返回一个新的DataFrame对象，该对象是删除了指定列后的结果。因此，我们需要将这个新的DataFrame对象重新赋值给df变量，以使更改生效。

df = df.drop('column_name', axis=1)

同样的道理适用于其他对DataFrame的操作，例如添加新的列、修改特定单元格的值等。每次更改DataFrame后，都需要重新赋值变量，以确保更改生效。

需要注意的是，如果不重新赋值变量，而是直接在原始DataFrame上进行操作，可能会导致意外的结果或错误。因此，为了避免潜在的问题，建议始终重新赋值变量以反映DataFrame的更改。

对于Pandas Dataframe的更多信息和操作，请参考腾讯云的Pandas文档：Pandas文档