python dataframe作为函数输入，并获取另一个具有新名称的dataframe作为输出

Python DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，可以理解为一个二维的表格，可以存储和操作带有标签的数据。

作为函数输入，可以使用以下方式传递DataFrame：

作为函数参数：将DataFrame作为函数的参数传递，可以在函数中直接使用。例如：

def process_data(df):
    # 在这里对DataFrame进行处理
    pass

# 调用函数并传递DataFrame
df_input = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
process_data(df_input)

作为函数的返回值：函数可以处理输入的DataFrame，并返回一个新的DataFrame。例如：

def process_data(df):
    # 在这里对DataFrame进行处理
    df_processed = ...
    return df_processed

# 调用函数并接收返回的DataFrame
df_input = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df_output = process_data(df_input)

可以通过以下方式创建具有新名称的DataFrame作为函数输出：

def rename_dataframe(df, new_name):
    df_new = df.rename(new_name)
    return df_new

# 调用函数并接收返回的具有新名称的DataFrame
df_input = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
new_name = 'df_renamed'
df_output = rename_dataframe(df_input, new_name)

在这个例子中，rename_dataframe函数接收一个DataFrame和一个新名称作为输入，在函数内部使用rename方法对输入的DataFrame重命名，并返回具有新名称的DataFrame作为输出。

对于Pandas库中的DataFrame，可以使用腾讯云的TDSQL（分布式关系型数据库）进行存储和管理。TDSQL是腾讯云提供的一种高可用、可扩展的分布式关系型数据库，适用于大规模数据存储和处理。您可以使用TDSQL来存储和查询DataFrame数据，并使用TDSQL的分布式特性实现高效的数据处理和分析。

腾讯云TDSQL产品介绍：TDSQL产品介绍