Python 使用pandas重新分配项目会产生错误的结果

我正在修改列“x”的值，从而产生不同的数据帧，如图所示。我发现，当所有四个数据帧都应该相同时，重新分配会导致荒谬的值

下面是代码的外观

import pandas as pd

def modifyspec(df,i,val=0.25):  
    df['x'][(df['z']>=9) & (df['z']<=19)] = (df['x'][(df['z']>=9) & (df['z']<=19)] - (val))/(val)
    df.to_csv('{}file.csv'.format(i),sep='\t',index=False)
    return


x=[1.1,1.2345,3.3456,4.4442,5.555,6.21234,7.3434]
y=[2.23,2.456,6.8899,9.222,10.999,13.1111,15.44545]
z=[5.44,6.99,8.99,11.33,13.33,19.002,28.445]
dfx=pd.DataFrame({'x': x,'y': y,'z':z})


for i in range(4):
    modifyspec(dfx,i,0.25)

将熊猫作为pd导入
def修改规格（df，i，val=0.25）：
df['x'][（df['z']>=9）&（df['z']=9）&（df['z']]听起来您的问题是由于您的函数变异
df
，它是对函数范围外的数据帧的引用。若要解决此问题，请在函数内部创建一个副本，然后改为变异副本：

def modifyspec(df, prefix, val=0.25):
    df = df.copy()
    row_idx = (df['z'] >= 9) & (df['z'] <= 19)
    df.loc['x', row_idx] = (df.loc['x', row_idx] - val) / val
    df.to_csv(f'{prefix}file.csv', sep='\t', index=False)

def修改规范（df，前缀，val=0.25）：
df=df.copy（）
row_idx=（df['z']>=9）和（df['z']你能把它改成使用
df.loc['x'，…]
而不是
df['x'][…]
，它更标准，所以更容易遵循。我还建议分配
（df['z'>=9）和（df['z']您是否试图在每次循环迭代时修改
dfx
？如果不是，您可能希望包括
df=df.copy（）
在函数的开头。Python正在将对
dfx
的引用传递给函数，因此当您在函数内部更改
df
时，实际上是在外部更改
dfx
，因为它是对同一对象的引用。如果您不想这样做，则需要在函数内部创建一个副本。另外，为什么您有JUt
return
？如果不返回任何内容，则不需要编写return。