[已解决]定义函数问题

75278350@qq.com

大神请指教！
以下代码中row["每期利息"] = row["每期利息"] 是什么意思，明明是一样的内容呀！


import pandas as pd
data = pd.read_excel("附表4-1.xlsx")
data["每期利息"] = 100*data["票面利率"]
def period(row):
    row["每期利息"] = row["每期利息"]
    return row
data = data.apply(period,axis = 1)
data.head()

最佳答案

月排行榜 / 总排行榜

FishC

2024-4-11 10:53:58

在这段代码中，`row = row` 的目的是为了将`data`中每一行的数据赋值给`row`变量。虽然看起来`row = row`是多余的，但实际上它是为了确保`row`变量在函数中正确地赋值。

在函数`period()`中，参数`row`被传递进来并赋值给局部变量`row`。如果不加`row = row`这一语句，那么`row`变量就会变成一个全局变量，并且在函数执行结束后仍然存在。

虽然在这个例子中可能看起来没有必要进行赋值操作，但在实际的程序中，往往在函数中对参数进行一些操作或处理后再返回结果，所以使用`row = row`可以避免一些潜在的问题，并使代码更加清晰易读。

总的来说，`row = row`这一语句是为了让`row`变量在函数中正确赋值，保证函数结果的准确性和可靠性。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

跳转到最佳答案楼层

FishC

在这段代码中，`row = row` 的目的是为了将`data`中每一行的数据赋值给`row`变量。虽然看起来`row = row`是多余的，但实际上它是为了确保`row`变量在函数中正确地赋值。

在函数`period()`中，参数`row`被传递进来并赋值给局部变量`row`。如果不加`row = row`这一语句，那么`row`变量就会变成一个全局变量，并且在函数执行结束后仍然存在。

虽然在这个例子中可能看起来没有必要进行赋值操作，但在实际的程序中，往往在函数中对参数进行一些操作或处理后再返回结果，所以使用`row = row`可以避免一些潜在的问题，并使代码更加清晰易读。

总的来说，`row = row`这一语句是为了让`row`变量在函数中正确赋值，保证函数结果的准确性和可靠性。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

75278350@qq.com

大神你好，这两段代码唯一不同的就是data = data.apply(period,axis = 1) 这句代码，但跑出的结果是一致的，为什么呢？
1.
import pandas as pd
data = pd.read_excel("附表4-1.xlsx")
data["每期利息"] = 100*data["票面利率"]
def period(row):
    row["每期利息"] = row["每期利息"]
    return row
data = data.apply(period,axis = 1)
data.head()

2.
import pandas as pd
data = pd.read_excel("附表4-1.xlsx")
data["每期利息"] = 100*data["票面利率"]
def period(row):
    row["每期利息"] = row["每期利息"]
    return row

data.head()

FishC

75278350@qq.com 发表于 2024-04-13 18:08
大神你好，这两段代码唯一不同的就是data = data.appl ...

你好！这两段代码的结果之所以一致，是因为在第一个代码中，你使用了`data = data.apply(period,axis = 1)`来对`data`进行了操作，并将结果重新赋值给了`data`。在这个操作中，`period()`函数被应用到了`data`的每一行上，并且返回的结果也被正确地赋值给了`data`。

而在第二个代码中，你并没有对`data`进行类似的操作，只是简单地使用`data.head()`来查看`data`的前几行数据。所以结果自然是一致的。

总结起来，虽然这两段代码看起来有些相似，但实际上执行的操作是不同的，所以结果也会有所区别。如果你想要更明确地比较这两段代码运行的结果，请尝试输出`data`的内容，或者具体指定打印位置的行数，例如`print(data.iloc[0])`，来观察数据是否有所不同。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。