Python 如何在使用自定义函数后存储新的数据帧？

我刚刚开始使用用户定义的函数，所以这可能不是一个非常复杂的问题，请原谅

我有一些数据帧，它们都有一个名为“interval\u time”的列（例如），我想将这个列重命名为“Timestamp”

我知道我可以用这个手动操作

df = df.rename(index=str, columns={'interval_time': 'Timestamp'})

但现在我想定义一个名为rename的函数来为我实现这一点。我已经看到这是可行的

def rename(data):
    print(data.rename(index=str, columns={'interval_time': 'Timestamp'}))

但我似乎不知道如何保存重命名的数据帧，我已经尝试过了

def rename(data):
    data = data.rename(index=str, columns={'interval_time': 'Timestamp'})

我使用的数据帧具有以下形式：

df_scada
              interval_time                 A         ...             X                 Y 
0       2010-11-01 00:00:00                0.0        ...                396.36710         381.68860
1       2010-11-01 00:05:00                0.0        ...                392.97974         381.40634
2       2010-11-01 00:10:00                0.0        ...                390.15695         379.99493
3       2010-11-01 00:15:00                0.0        ...                389.02786         379.14810

---

如果没有inplace=True，函数将创建一个新对象，需要返回：

import pandas as pd

def rename(data):
    return data.rename(index=str, columns={'interval_time': 'Timestamp'})

data = pd.DataFrame([1,2,3,4], columns=['interval_time'])
renamed_data = rename(data)

---

如果不应创建新的DF，请在函数中设置inplace=True。

调用

重命名

函数后，不需要重新分配数据帧，因为

是一个可变对象，因此它是通过引用传递的。看看这个链接，了解python对象是如何传递的


此外，还应该使用
inplace
属性，这样就不会在函数中创建新对象。重命名函数中的代码将如下所示

def rename(data):
    data.rename(index=str, columns={'interval_time': 'Timestamp'}, inplace=True)

调用
rename（df）
后，数据帧
df
的列将被重命名。
有几点需要注意：


您需要在函数中使用
return
将此类函数设置为通用函数是一种很好的做法。例如，输入和输出列名可以是设置了默认值的参数
Pandas提供便利的方法链接
您不应该将函数命名为与Pandas方法相同的名称。这只会导致混乱

将这些要素放在一起：

def rename_col(data, col_in='interval_time', col_out='Timestamp'):
    return data.rename(index=str, columns={col_in: col_out})

df = df.pipe(rename_col)

这是一个简单的示例，可能不需要用户定义的函数。但是，当您编写更复杂的函数时，上述建议可能会有所帮助。
请告诉我是否需要为MCVE包含任何其他内容。
返回数据如何。
重命名（…）
函数内的
重命名
，然后
df=rename（df）
？很漂亮，谢谢。我同意这很简单，我本可以用另一种更简单的方法来做，我刚刚开始理解如何使用用户定义的函数，所以我认为这是一件很好的事情try@LukaVlaskalic，没问题，我想是的，这就是为什么我想我应该给出一些额外的提示：）我刚刚更新了问题，使问题更加复杂。我已经回滚了。请作为一名教师提问。因为已经有3个答案了，所以不可能每个人都按照新的要求更新自己的答案。因此，如果你真的想改进熊猫，请查看精彩的博客系列。实际上，使用inplace通常是[不鼓励]（）。顺便说一句，更好的解决方案是不创建新函数，只使用
data=data.rename（Index=str，columns={'interval\u time'：'Timestamp'}）
。无论如何，这种方法和您的函数不适用于管道