修改python函数内的数据帧

我需要在函数中向dataframe追加一行，并使用作为参数传递的值

import pandas as pd

# Declare global DataFrame 
global df 
df = pd.DataFrame([['1','2','3']], columns=['x','y','z'])

def append_row(a,b,c):

    vlist = [a,b,c]
    cols = ['x','y','z']

    # using zip() to convert lists to dictionary
    res = dict(zip(cols, vlist))

    # Create pandas DataFrame for new row addition
    df = df.append(res, ignore_index=True)

    print("New row added", df.tail(1))

    return df

预期产出：

New row appended to `df`

x y z
1 2 3
a b c

当我运行此代码时，我得到一个：

Python 3: UnboundLocalError: local variable `df` referenced before assignment. 
How would I be able to modify pandas DataFrame and add a new row by referencing a dataframe that's read outside the function? 

附加上下文：从不同的脚本调用函数，并在与函数声明相同的脚本中读取数据帧。

全局df应位于函数内部

df = pd.DataFrame([['1','2','3']], columns=['x','y','z'])

def append_row(a,b,c):
    global df
    vlist = [a,b,c]
    cols = ['x','y','z']

    # using zip() to convert lists to dictionary
    res = dict(zip(cols, vlist))

    # Create pandas DataFrame for new row addition
    df = df.append(res, ignore_index=True)

    print("New row added", df.tail(1))

    return df

append_row(1,2,3)

---

如果要逐行插入，只需将新值添加为元组即可：

def append_row(a, b, c):
    global df
    df.loc[df.shape[0], :] = a, b, c
    return df

另一方面，既然你无论如何都要返回df，我看不出有什么理由它应该是全球性的。可以将dataframe作为参数传递给函数和新值的元组：

def append_row(df: pd.DataFrame, new_data: tuple) -> pd.DataFrame:
    df.loc[df.shape[0], :] = new_data
    return df

---

但是，将全局放在内部，修改全局内容是一种糟糕的编程实践，因为在以后的阶段调试将更加困难

import pandas as pd

# Declare DataFrame  
df = pd.DataFrame([['1','2','3']], columns=['x','y','z'])

def append_row(a,b,c):

    vlist = [a,b,c]
    cols = ['x','y','z']

    # using zip() to convert lists to dictionary
    res = dict(zip(cols, vlist))

    # Create pandas DataFrame for new row addition and assign to global df
    global df

    df = df.append(res, ignore_index=True)

    print("New row added", df.tail(1))

    return df

append_row('a','b','c')
df

有两个问题：

全局关键字的使用

局部函数无法修改全局变量。函数中的“df”试图创建局部变量，但失败了，因为全局变量已经使用了该名称。通常，不鼓励在Python中使用全局变量。退房

附加数据帧

类型为Series或dict。两者都需要列名，我想这就是您决定将其包装在函数中的原因。理想情况下，您应该将输入类型更改为Series或dict，并避免硬编码列名

然而，当我无法轻松修改输入时，我遇到了同样的问题。这是我能想到的最明确的解决方案：

def append_row(dataframe, args):
    row = dict(zip(dataframe.columns.to_list(), args))
    return dataframe.append(row, ignore_index=True)

#usage
global df 
df = pd.DataFrame([['1','2','3']], columns=['x','y','z'])
df = append_row(df, [4,5,6])
df = append_row(df, [7, '8 as text', [9, 'in a list']])
print(df)

此解决方案使用并允许多个输入变量，如原始代码示例中所示：

def append_row(dataframe, *args):
row = dict(zip(dataframe.columns.to_list(), args))
return dataframe.append(row, ignore_index=True)

#usage
global df 
df = pd.DataFrame([['1','2','3']], columns=['x','y','z'])
df = append_row(df, 4, 5, 6)
df = append_row(df, 7, '8 as text', [9, 'in a list'])
print(df)

两者产生相同的输出：

   x          y               z
0  1          2               3
1  4          5               6
2  7  8 as text  [9, in a list]

---

希望这有帮助。快乐蟒蛇：）

no

return

在函数中。另外，您的预期输出是什么如果您想修改全局变量，您需要添加

global

关键字。虽然更好的办法是将

df

作为参数传递给函数。@sammywemmy问题已更新为

return

语句和预期输出。完美答案。