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，将外部定义的空Dataframe需要通过参数传入函数中吗

在 Python 中，函数外定义的变量是全局变量，它们在整个程序执行期间都存在。当在函数中对全局变量进行修改时，会对全局变量进行修改，而不是创建一个新的局部变量。

因此，如果你在函数中对全局变量进行操作，它们会被修改。如果你需要在函数中修改全局变量，你可以使用 `global` 关键字来告诉 Python 这个变量是全局变量。例如：

df = pd.DataFrame()

def add_data_to_df():
    global df
    # 在这里对 df 进行操作，例如添加新的行

如果你想将空的 DataFrame 传递给函数并在函数中修改它，你可以在函数定义时将 DataFrame 作为参数传入。例如：

def add_data_to_df(df):
    # 在这里对 df 进行操作，例如添加新的行
    return df

# 调用函数，将 DataFrame 作为参数传入
df = pd.DataFrame()
df = add_data_to_df(df)

这样，你就可以在函数中操作 DataFrame，而不会影响到全局变量。

相关问题

python遍历读取dataframe数据并添加到空dataframe

可以使用`pandas`库中的`concat`函数将多个`DataFrame`对象合并成一个新的`DataFrame`对象。具体操作如下：

首先，创建一个空的`DataFrame`对象：

import pandas as pd

result_df = pd.DataFrame()

然后，遍历读取数据并将每个`DataFrame`对象添加到`result_df`中：

for i in range(10):  # 假设有10个文件需要读取
    # 读取文件并转换成DataFrame对象
    file_path = f"data_{i}.csv"
    df = pd.read_csv(file_path)
    
    # 将df添加到result_df中
    result_df = pd.concat([result_df, df], ignore_index=True)

这样，`result_df`就包含了所有文件中的数据。其中`ignore_index=True`表示重新生成索引。

python dataframe遍历

### 回答1：
Python中的DataFrame遍历可以使用for循环和apply函数来实现。

1. for循环遍历DataFrame

可以使用for循环遍历DataFrame中的每一行数据，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'], 'age': [20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    print(row['name'], row['age'])

输出结果为：

Tom 20
Jerry 25
Mike 30

2. apply函数遍历DataFrame

apply函数可以对DataFrame中的每一行或每一列进行操作，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'], 'age': [20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义函数
def print_row(row):
    print(row['name'], row['age'])

# 使用apply函数遍历DataFrame
df.apply(print_row, axis=1)

输出结果为：

Tom 20
Jerry 25
Mike 30

其中，axis=1表示对每一行进行操作，axis=表示对每一列进行操作。

### 回答2：
在Python中，Pandas库的DataFrame是非常重要的数据结构之一。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，可以用于处理大部分结构化数据。而DataFrame遍历则是在处理DataFrame数据时非常常见的操作之一。

基本的DataFrame遍历方法有两种，一种是逐行遍历，一种是逐列遍历。

逐行遍历：

对于每一行 DataFrame 中的数据，使用iterrows()方法可以逐行遍历DataFrame，并返回每行数据的 index 和 value。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

for index, row in df.iterrows():
    print(index, row['name'], row['age'])

输出结果为：

0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35

在遍历的过程中，使用row[‘column_name’]的形式即可取出每列的元素。

逐列遍历：

使用 DataFrame.columns 和 df[column_name] 可以逐列遍历DataFrame。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

for column in df.columns:
    print(df[column])

输出结果为：

0      Alice
1        Bob
2    Charlie
Name: name, dtype: object
0    25
1    30
2    35
Name: age, dtype: int64

在遍历的过程中，直接使用 df[column_name] 即可取出每列的元素。

当然，对于DataFrame数据的遍历方式，可以根据实际需求进行调整和变化，比如可以使用 apply() 方法对DataFrame进行函数操作，使用 iteritems() 遍历列并在列中使用 DataFrame 进行函数操作。

总之，DataFrame遍历是数据处理过程中必不可少的一步，在实际应用中要多多掌握DataFrame的遍历方法，为数据分析和处理提供便利。

### 回答3：
pandas DataFrame是数据分析中广泛使用的一种数据结构。遍历DataFrame是日常操作中经常用到的功能。本文尝试对Python DataFrame遍历进行详细介绍。

DataFrame的结构

DataFrame像是由多个Series构成的二维表格，每个Series代表着一列。DataFrame可以通过传入一个二维数组，或多个Series并指定列名的方式来创建。DataFrame中的每一行都是由索引值和数据组成的。

DataFrame的遍历方式

对于DataFrame的遍历，主要有以下几种方式：

1. 迭代行

使用iterrows()方法可以迭代DataFrame中的每一行，返回一个元组，第一个元素是行索引，第二个元素是一个Series对象。例如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
for index, row in df.iterrows():
    print(index, row['a'], row['b'])

输出结果：

0 1 3
1 2 4

2. 迭代列

使用iteritems()方法可以迭代DataFrame中的每一列，返回一个元组，第一个元素是列名，第二个元素是一个Series对象。例如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
for column, series in df.iteritems():
    print(column, series)

输出结果：

a 0    1
   1    2
Name: a, dtype: int64
b 0    3
   1    4
Name: b, dtype: int64

3. 迭代元素

使用itertuples()方法可以迭代DataFrame中的每一个元素，返回一个命名元组，包含了每行的索引和列值。例如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
for row in df.itertuples():
    print(row.Index, row.a, row.b)

输出结果：

0 1 3
1 2 4

4. 直接访问

DataFrame可以像访问列表一样访问每一个元素。例如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
print(df['a'][0])
# 输出 1

这种方法虽然简便，但不推荐使用，因为它的性能不如其他方法好。

总结

在日常的Python编程中，DataFrame的遍历是常见的需求。本文详细介绍了DataFrame的迭代行、迭代列、迭代元素以及直接访问四种遍历方式。具体采用哪种方式，取决于具体场景。