返回以pandas dataframe作为参数的函数的输出

Question

我有一个熊猫数据框，看起来像：

d = {'some_col' : ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
     'alert_status' : [1, 2, 0, 0, 5]}
df = pd.DataFrame(d)

在我的工作中，有很多任务在熊猫身上都需要同样的任务。我开始编写标准化函数，将数据帧作为参数并返回一些内容。这里有一个简单的例子：

def alert_read_text(df, alert_status=None):
    if (alert_status is None):
        print 'Warning: A column name with the alerts must be specified'
    alert_read_criteria = df[alert_status] >= 1
    df[alert_status].loc[alert_read_criteria] = 1
    alert_status_dict = {0 : 'Not Read',
                         1 : 'Read'}
    df[alert_status] = df[alert_status].map(alert_status_dict)
    return df[alert_status]

我想让函数返回一个序列。这样，可以将列添加到现有数据帧：

df['alert_status_text'] = alert_read_text(df, alert_status='alert_status')

但是，当前，此函数将正确返回一个序列，同时还修改现有列。如何才能使传入的原始列不被修改？

Answer 1

正如您所发现的，传入的dataframe将被修改为通过引用传递参数，这在python中是正确的，与panda本身无关。

因此，如果不想修改通过的df，请复制：

def alert_read_text(df, alert_status=None):
    if (alert_status is None):
        print 'Warning: A column name with the alerts must be specified'
    copy = df.copy()
    alert_read_criteria = copy[alert_status] >= 1
    copy[alert_status].loc[alert_read_criteria] = 1
    alert_status_dict = {0 : 'Not Read',
                         1 : 'Read'}
    copy[alert_status] = copy[alert_status].map(alert_status_dict)
    return copy[alert_status]

另请参见相关：pandas dataframe, copy by value