Python初学者：如何更新函数以运行多个参数

我创建了一个函数，该函数创建了一个pandas数据框，其中我创建了一个新列，该列组合了员工的名字/中间名/姓氏。然后，我基于python

索引（EmployeeID）

调用该函数。我能够为一名员工成功运行此功能。我在更新函数以同时运行多个

employeeid

时遇到问题。假设我想通过函数运行3个员工ID。我将如何更新此函数以允许这样做

def getFullName(EmpID):
    df = pd.read_excel('Employees.xls', 'Sheet0', index_col='EmployeeID', usecols=['EmployeeID','FirstName','MiddleName','LastName'] ,na_values=[""])
    X = df[["FirstName","MiddleName","LastName"]]
    df['EmployeeName'] = X.fillna('').apply(lambda x: x.LastName+", "+x.FirstName+" "+str(x.MiddleName), axis=1)
    if EmpID in df.index:
        rec=df.loc[EmpID,'EmployeeName']
        print(rec)
    else:
        print("UNKNOWN")

---

您可以添加一个EMPID数组

empID_list = [empID01, empID02, empID03] 

然后需要使用for循环：

for empID in empID_list:
    doStuff()

或者您只需将函数用作for循环中的函数

for empID in empID_list:
    getFullName(empID)

---

假设您有以下员工ID列表：

empIDs = [empID1, empID2, empID3] 

然后需要将此列表作为参数传递，而不是单个员工ID

def getFullName(empIDs):
    df = pd.read_excel('Employees.xls', 'Sheet0', index_col='EmployeeID', usecols=['EmployeeID','FirstName','MiddleName','LastName'] ,na_values=[""])
    X = df[["FirstName","MiddleName","LastName"]]
    df['EmployeeName'] = X.fillna('').apply(lambda x: x.LastName+", "+x.FirstName+" "+str(x.MiddleName), axis=1)
    for EmpID in empIDs:
        if EmpID in df.index:
            rec=df.loc[EmpID,'EmployeeName']
            print(rec)
        else:
            print("UNKNOWN")

---

通常，如果希望参数能够由一个或多个记录组成，可以使用列表或元组来表示它

在本例的实践中，由于python是动态类型的，而且数据帧的类型也可以将值列表作为参数，因此您不必更改任何内容。只需将员工ID列表作为

EmpID

传递即可

如果不知道empid是什么样子，就很难给出一个例子

但是您可以通过使用调用函数来尝试

getFullName(EmpID)

和

getFullName([EmpID, EmpID])

第一次通话应将记录打印一次，第二行应将记录打印两次。您可以用任何工作id替换

EmpID

（请参见

df.index

）

我喜欢的上面有一些小例子可以玩

PS：将列表传递给

.loc

有点危险。如果您传递了一个不存在的

EmpID

，pandas当前只会给出一个警告（在未来的版本中，它会给出一个

KeyError

。对于任何未知的EmpID，它会在结果中创建一个新行，并将NaNs作为值。文档示例中：

df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['max_speed', 'shield'])

df.loc[['viper', 'sidewinder']]

会回来的

            max_speed  shield
viper               4       5
sidewinder          7       8

用缺少的索引调用它：

print(df.loc[['viper', 'does not exist']])

将产生

                max_speed  shield
viper                 4.0     5.0
does not exist        NaN     NaN

---

不管怎样，df.index:中的

if EmpID将需要重写。我建议您传递一个名为
employee_ID
的列表作为输入，然后执行以下操作（前两行是在列表中封装单个ID，仅当您仍然希望能够传递单个ID时才需要）：

如果不存在（员工ID，列表）：
employee_id=[employee_id]#这确保您仍然可以传递单个id
rec=df.reindex（employee_id）.EmployeeName.dropna（）

在过去，
df.loc
会接受缺少的标签，只是不返回任何内容，但在最近的版本中，它会引发一个错误。
reindex
会为
employee\u ID
中的每个ID提供一行，如果ID不在索引中，则将
NaN
作为值。因此，我们选择列
EmployeeName
a然后用
dropna
删除缺失的值

现在，唯一要做的就是处理输出。
DataFrame
有一个名为
empty
的（布尔）属性，可用于检查是否找到任何ID。否则，我们将要打印
recs
的值，这是一个
系列

因此：

def getFullName（员工ID）：
df=pd.read_excel（'Employees.xls'，'Sheet0'，index_col='EmployeeID'，usecols=['EmployeeID'，'FirstName'，'MiddleName'，'LastName'，na_值=[''）
X=df[[“名字”、“中间名”、“姓氏”]]
df['EmployeeName']=X.fillna（''）.apply（lambda X:X.LastName+“，+X.FirstName+”“+str（X.MiddleName），axis=1）
如果不存在（员工ID，列表）：
employee_id=[employee_id]#这确保您仍然可以传递单个id
rec=df.reindex（employee_id）.EmployeeName.dropna（）
如果记录为空：
打印（“未知”）
其他：
打印（记录值）

（顺便说一句，您可能想知道python的惯例是对函数和变量名使用
snake\u case
，对类名使用
CamelCase
）
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