Chức năng excel gấu trúc python

Câu trả lời rút gọn là, Python luôn luôn có giá trị, nhưng mọi biến Python thực sự là một con trỏ đến một số đối tượng, vì vậy đôi khi nó trông giống như tham chiếu từng lần

Nội dung chính Hiển thị

• Mã Python để chứng minh qua từng giá trị hoặc vượt qua khung dữ liệu cấu trúc
• Chúng ta có thể chuyển DataFrame cho một chức năng không?
• DataFrames có được truyền qua tham chiếu hoặc giá trị không?
• Bạn có thể vượt qua cách tham khảo trong Python không?
• Truyền qua giá trị là gì và thông qua tham chiếu trong Python?

Trong Python, mọi đối tượng đều có thể thay đổi hoặc không thể sửa chữa. ví dụ. list, dicts, mô-đun và khung dữ liệu gấu trúc có thể thay đổi, và ints, string và bộ dữ liệu không thể sửa chữa. Các đối tượng có thể thay đổi có thể thay đổi nội bộ [ví dụ. thêm một phần tử vào danh sách], nhưng các đối tượng không thể biến

Như tôi đã nói khi bắt đầu, bạn có thể nghĩ về mọi biến Python như một con trỏ đến một đối tượng. Khi bạn chuyển một biến cho một hàm, biến [con trỏ] trong hàm luôn là bản sao của biến [con trỏ] được truyền vào. Vì vậy, nếu bạn chỉ định một cái gì đó mới cho biến nội bộ, thì tất cả những gì bạn đang làm là thay đổi Biến cục bộ để trỏ đến một đối tượng khác. Điều này không thay đổi [độ biến] đối tượng gốc mà biến chỉ ra, cũng không làm cho biến bên ngoài chỉ vào đối tượng mới. Tại thời điểm này, biến bên ngoài vẫn chỉ vào đối tượng ban đầu, nhưng biến bên trong con trỏ đến một đối tượng mới

Nếu bạn muốn thay đổi đối tượng gốc [chỉ có thể với các loại dữ liệu có thể thay đổi], bạn phải làm một cái gì đó làm thay đổi đối tượng mà không gán một giá trị hoàn toàn mới cho biến cục bộ. Đây là lý do tại sao

def letgo[df]:
    df.drop['b', axis=1, inplace=True]

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

def letgo[df]:
    df.drop['b', axis=1, inplace=True]

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

def letgo[df]:
    df.drop['b', axis=1, inplace=True]

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

Như @ursan đã chỉ ra, nếu

def letgo[df]:
    df.drop['b', axis=1, inplace=True]

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

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

v = np.empty[[2, 2]]
letgo3[v]   # will alter v

def letgo[df]:
    df.drop['b', axis=1, inplace=True]

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

Trong một số trường hợp, bạn hoàn toàn có thể tạo ra biến ban đầu và điền đầy đủ nó bằng dữ liệu mới, mà không thực sự thực hiện bài tập trực tiếp, ví dụ:. Điều này sẽ thay đổi các đối tượng ban đầu mà

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

v = np.empty[[2, 2]]
letgo3[v]   # will alter v

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

v = np.empty[[2, 2]]
letgo3[v]   # will alter v

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

v = np.empty[[2, 2]]
letgo3[v]   # will alter v

Lưu ý rằng tôi không gán cái gì mà trực tiếp cho

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

v = np.empty[[2, 2]]
letgo3[v]   # will alter v

Nếu bạn hoàn toàn phải tạo một đối tượng hoàn toàn mới và làm cho nó hiển thị bên ngoài [đôi khi là trường hợp với gấu trúc], bạn có hai tùy chọn. Tùy chọn 'sạch' sẽ chỉ để trả về đối tượng mới, ví dụ

def letgo[df]:
    df.drop['b', axis=1, inplace=True]

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

Một tùy chọn khác là tiếp cận bên ngoài chức năng của bạn và thay đổi trực tiếp một biến toàn cầu. Điều này đã thay đổi

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

v = np.empty[[2, 2]]
letgo3[v]   # will alter v

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

v = np.empty[[2, 2]]
letgo3[v]   # will alter v

def letgo[df]:
    df.drop['b', axis=1, inplace=True]

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

Thay đổi trực tiếp các biến toàn cầu thường là một ý tưởng sai lầm, bởi vì bất kỳ ai đọc mã của bạn sẽ gặp khó khăn trong việc tìm ra cách

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

v = np.empty[[2, 2]]
letgo3[v]   # will alter v

Trang chủ »Python» Chương trình Python

Đưa ra một khung dữ liệu gấu trúc, hãy tìm hiểu xem các ví dụ là nó có giá trị hoặc vượt qua không?
Submitted by Pranit Sharma, on July 01, 2022

def letgo[df]:
    df.drop['b', axis=1, inplace=True]

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

def letgo[df]:
    df.drop['b', axis=1, inplace=True]

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