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python pandas数据框，是按值传递还是按引用传递

coder 2023-05-21 原文

如果我将数据框传递给函数并在函数内部对其进行修改，是传值还是传引用？

我运行以下代码

a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
def letgo(df):
    df = df.drop('b',axis=1)
letgo(a)

a 的值在函数调用后不会改变。这是否意味着它是按值传递的？

我也尝试了以下

xx = np.array([[1,2], [3,4]])
def letgo2(x):
    x[1,1] = 100
def letgo3(x):
    x = np.array([[3,3],[3,3]])

事实证明 letgo2() 确实改变了 xx 而 letgo3() 没有。为什么会这样？

最佳答案

简短的回答是，Python 总是按值传递，但每个 Python 变量实际上都是指向某个对象的指针，所以有时它看起来像按引用传递。

在 Python 中，每个对象要么是可变的，要么是不可变的。例如，列表、字典、模块和 Pandas 数据帧是可变的，而整数、字符串和元组是不可变的。可变对象可以在内部更改(例如，将元素添加到列表中)，但非可变对象不能。

正如我在开始时所说，您可以将每个 Python 变量视为指向对象的指针。当您将变量传递给函数时，函数中的变量(指针)始终是传入的变量(指针)的副本。因此，如果您为内部变量分配新的内容，您所做的就是更改局部变量指向不同的对象。这不会改变(改变)变量指向的原始对象，也不会使外部变量指向新对象。此时，外部变量仍然指向原来的对象，而内部变量却指向了一个新对象。

如果你想改变原始对象(只有可变数据类型才有可能)，你必须做一些改变对象的事情而不为局部变量分配一个全新的值。这就是为什么 letgo() 和 letgo3() 保持外部项目不变，但 letgo2() 会改变它。

正如@ursan 指出的那样，如果 letgo() 使用类似的东西，那么它将改变(变异) df 指向的原始对象，这将更改通过全局 a 变量看到的值:

def letgo(df):
    df.drop('b', axis=1, inplace=True)

a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
letgo(a)  # will alter a

在某些情况下，您可以完全挖空原始变量并用新数据重新填充它，而无需实际进行直接赋值，例如这将改变 v 指向的原始对象，这将改变您以后使用 v 时看到的数据:

def letgo3(x):
    x[:] = np.array([[3,3],[3,3]])

v = np.empty((2, 2))
letgo3(v)   # will alter v

请注意，我没有直接将某些内容分配给 x;我正在为 x 的整个内部范围分配一些东西。

如果您绝对必须创建一个全新的对象并使其在外部可见( Pandas 有时就是这种情况)，您有两种选择。 'clean' 选项将只是返回新对象，例如，

def letgo(df):
    df = df.drop('b',axis=1)
    return df

a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
a = letgo(a)

另一个选择是在你的函数之外直接改变一个全局变量。这会将 a 更改为指向一个新对象，之后引用 a 的任何函数都将看到该新对象:

def letgo():
    global a
    a = a.drop('b',axis=1)

a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
letgo()   # will alter a!

直接更改全局变量通常不是一个好主意，因为任何阅读您的代码的人都很难弄清楚 a 是如何被更改的。 (我通常将全局变量用于脚本中许多函数使用的共享参数，但我不会让它们更改这些全局变量。)

关于python pandas数据框，是按值传递还是按引用传递，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38895768/

pythonpandascodeletgo可变pass-by-referencepass-by-value

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