如何编写DataFrame友好的函数

编写DataFrame友好的函数可以通过以下几个步骤来实现：

1. 参数类型检查：在函数的开头，可以使用isinstance()函数来检查传入的参数是否为DataFrame类型。如果不是，则可以抛出一个异常或者返回一个错误信息。
2. 数据处理：在函数中对DataFrame进行必要的数据处理操作，例如筛选、排序、聚合等。可以使用Pandas提供的各种函数和方法来完成这些操作。
3. 函数设计：在设计函数时，可以考虑将DataFrame作为函数的输入参数，并返回一个新的DataFrame作为输出结果。这样可以保持函数的纯粹性，避免对全局变量的依赖。
4. 文档注释：为了使函数更加友好和易于理解，可以在函数定义的上方添加文档注释，说明函数的功能、输入参数和输出结果的格式。可以使用Python的标准注释格式，例如使用三个引号来包裹注释内容。

下面是一个示例函数，用于计算DataFrame中每列的均值：

import pandas as pd

def calculate_mean(df):
    """
    计算DataFrame中每列的均值
    
    参数:
    df (pandas.DataFrame): 输入的DataFrame
    
    返回:
    pandas.DataFrame: 包含每列均值的DataFrame
    """
    if not isinstance(df, pd.DataFrame):
        raise TypeError("输入参数必须为DataFrame类型")
    
    return df.mean()

在这个示例函数中，首先使用isinstance()函数检查输入参数是否为DataFrame类型，如果不是，则抛出一个类型错误。然后使用df.mean()计算DataFrame每列的均值，并将结果作为新的DataFrame返回。

这样设计的函数可以方便地处理DataFrame类型的数据，并且具有良好的可读性和可维护性。对于DataFrame友好的函数，可以根据具体的需求进行设计和实现。