Python函数传递pandas Dataframe属性不起作用
在Python中，函数传递pandas DataFrame属性不起作用可能是由于函数默认传递的是对象的副本，而不是原始对象本身。这意味着在函数内部对DataFrame属性的修改不会影响到原始对象。
为了解决这个问题，可以使用以下方法之一：
- 传递DataFrame的引用：将DataFrame作为参数传递给函数时，使用DataFrame的引用而不是副本。这样，在函数内部对DataFrame属性的修改将会影响到原始对象。例如：
def modify_dataframe(df):
df['new_column'] = df['existing_column'] * 2
df = pd.DataFrame({'existing_column': [1, 2, 3]})
modify_dataframe(df)
print(df)输出：
existing_column new_column
0 1 2
1 2 4
2 3 6- 返回修改后的DataFrame：将函数设计为返回修改后的DataFrame，然后将返回的DataFrame赋值给原始对象。例如：
def modify_dataframe(df):
df['new_column'] = df['existing_column'] * 2
return df
df = pd.DataFrame({'existing_column': [1, 2, 3]})
df = modify_dataframe(df)
print(df)输出：
existing_column new_column
0 1 2
1 2 4
2 3 6这样，原始对象将会被修改并包含新的属性。
需要注意的是，以上方法都是基于函数传递的是DataFrame对象本身，而不是副本。如果在函数内部对DataFrame进行了重新赋值或者创建了新的DataFrame对象，那么原始对象将不会被修改。
关于pandas DataFrame的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：
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