通过提供stingpath在函数中调用pandas数据帧

在函数中调用pandas数据帧可以通过以下步骤实现：

1. 导入pandas库：在函数开头使用import pandas as pd语句导入pandas库。
2. 创建数据帧：使用pandas库的DataFrame()函数创建一个数据帧对象。可以将数据传递给该函数，数据可以是列表、字典、NumPy数组等。
3. 调用数据帧：在函数中使用创建的数据帧对象进行各种操作，如数据筛选、计算、可视化等。

以下是一个示例函数，演示了如何在函数中调用pandas数据帧：

import pandas as pd

def process_data():
    # 创建数据帧
    data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
            'Age': [25, 28, 30],
            'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 调用数据帧
    print("原始数据帧：")
    print(df)
    
    # 数据筛选
    filtered_df = df[df['Age'] > 25]
    print("筛选后的数据帧：")
    print(filtered_df)
    
    # 计算
    average_age = df['Age'].mean()
    print("平均年龄：", average_age)
    
    # 可视化
    df.plot(kind='bar', x='Name', y='Age', title='Age Distribution')
    
# 调用函数
process_data()

在上述示例中，首先导入了pandas库。然后，在process_data()函数中创建了一个包含姓名、年龄和城市的数据字典，并使用DataFrame()函数将其转换为数据帧对象。接下来，通过调用数据帧对象，展示了数据筛选、计算和可视化的示例操作。

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