如何在函数中修改pandas DataFrame,以便调用者看到更改？

Question

我发现自己正在对各种[pandas][1]DataFrame 执行重复性任务,所以我做了一个函数来进行处理.如何修改df函数process_df(df)以便调用者看到所有更改(不指定返回值)？

代码的简化版本:

def process_df(df):
    df.columns = map(str.lower, df.columns)

df = pd.DataFrame({'A': [1], 'B': [2]})
process_df(df)
print df

   A  B 
0  1  2

编辑新代码:

def process_df(df):
    df = df.loc[:, 'A']

df = pd.DataFrame({'A': [1], 'B': [2]})
process_df(df)
print df

   A  B 
0  1  2

Answer 1

一个索引DataFrame使用ix，loc，iloc等返回底层数据（它是一个读操作）的视图。为了修改框架的内容，您将需要使用就地转换。例如，

def process_df(df):
    # drop all columns except for A
    df.drop(df.columns[df.columns != 'A'], axis=1, inplace=True)

df = DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[1,2,3]})
process_df(df)

要更改列的顺序，您可以执行以下操作：

def process_df(df):
    # swap A and B
    df.columns = ['B', 'A']
    df[['B', 'A']] = df[['A', 'B']]