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。

创建一个空的 DataFrame，遍历文件列表并获取修改时间并将修改时间添加到 DataFrame 中

可以使用 Pandas 库来创建一个空的 DataFrame，使用 os 模块来遍历文件列表并获取修改时间，然后将其添加到 DataFrame 中。下面是一个示例代码：

import os
import pandas as pd

# 创建空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['file', 'modified_time'])

# 遍历文件列表并获取修改时间
path = '/path/to/files'
for file in os.listdir(path):
    if os.path.isfile(os.path.join(path, file)):
        modified_time = os.path.getmtime(os.path.join(path, file))
        df = df.append({'file': file, 'modified_time': modified_time}, ignore_index=True)

# 输出 DataFrame
print(df)

在上面的代码中，`path` 是要遍历的文件夹路径。`os.listdir()` 函数用于获取文件列表，然后使用 `os.path.isfile()` 函数判断是否为文件。如果是文件，就使用 `os.path.getmtime()` 函数获取修改时间，然后将其添加到 DataFrame 中。最后，使用 `print()` 函数输出 DataFrame。