python在函数外部定义个空的Dataframe，每次函数遍历之后将数值添加到空的Dataframe中，为什么总是被覆盖

如果你在函数外定义了一个空的 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2'])

然后在函数中追加数据：

def add_data(x, y):
    global df
    df = df.append({'col1': x, 'col2': y}, ignore_index=True)

每次调用 `add_data()` 函数时，数据都会被添加到 `df` 中。但是，如果你调用了多次 `add_data()` 函数，你会发现 `df` 中只保留了最后一次追加的数据，之前的数据都被覆盖了。这是因为每次调用 `add_data()` 函数时，`df` 都被重新赋值为空的 DataFrame，然后再添加数据。

为了避免这种情况，你可以将 `df` 定义为全局变量，并在函数中使用 `global` 关键字来引用它。这样，`df` 就不会被重新赋值为空的 DataFrame。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2'])

def add_data(x, y):
    global df
    df = df.append({'col1': x, 'col2': y}, ignore_index=True)

这样，每次调用 `add_data()` 函数时，数据都会被添加到全局的 `df` 中，并且之前的数据不会被覆盖。