Python 返回数据帧的函数

我不清楚我的问题，所以我正在重新考虑这个问题。我有一个操作通用数据框的函数（它删除并重命名列和记录）：

此操作函数在我的代码主体中调用：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(100, 3)), columns=list('ABC'))
manipulate_df(df)
print("this is what I got:")
print(df.head(5))

在执行前面的块时，这是我得到的输出：

this is what I need:
   grouping_column   C
0                0  72
1                1  29
this is what I got:
   grouping_column  C
0                0  5
1                0  5
2                0  4
3                1  9
6                0  5

虽然保留了删除和筛选，但不保留分组。 如何实现操纵功能以实际分组数据帧

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再次感谢您，并为我之前令人困惑的帖子道歉。

除了不可读的代码外，您永远不会返回更改

看看这个例子：

a = 'foo'

def my_func(a):
    a = 'bar'

my_func(a)
print(a)
#foo
a = my_func(a)
#None

为了避免所有的范围讨论，您需要从函数中返回一些内容或编辑全局变量：

a = 'foo'

def my_func():
    global a
    a = 'bar'
myfunc()
print(a)
#bar

或 a='foo'

def my_func(a):
    a = 'bar'
    return a
a = myfunc(a)
print(a)
#bar

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Ciao Giuseppe，你介意分享一点你的数据帧并正确地编写你的函数吗？不清楚它会返回什么。再见，我刚做完。感谢您的建议ciao，您只需将

返回df_local

添加到

操纵df

，然后

df_out=操纵df（df）

正确，这正是zipa所说的。。。我需要进一步研究变量范围。。。。谢谢。ciaoI明白你在说什么，并为不可读的代码命名。。。我已将代码更改为

返回df.groupby（['AreaName'，'AreaCode'，'CommName'，'ComCode'，'Year']）['Value'].sum（）。将代码更改为_frame（）.reset_index（）

，但重复项未被删除。我已更改了原始问题，以便您可以轻松复制我的问题。再次感谢……我终于明白了你的意思。谢谢，你帮了我。这真的帮了我的忙！我在python中使用的第一个函数，将在我的重复中做更多的工作

def my_func(a):
    a = 'bar'
    return a
a = myfunc(a)
print(a)
#bar