操作DataFrame字典并应用自定义函数时数据无变化的问题

核心问题：Pandas的非原地修改特性+字典赋值缺失 #

Pandas的DataFrame操作默认不会直接修改原对象，而是返回新的DataFrame实例。如果你的代码只调用处理函数但没把结果重新赋值回字典，或者处理函数本身没返回修改后的DataFrame，就会出现遍历后字典无变化的情况。

常见场景及修复方案 #

1. 处理函数未返回修改后的结果
   如果stripdata_comb和stripdata_no_comb内部做了列清洗（比如str.strip()）但没返回新对象，调用后不会产生可赋值的结果。
   修复示例：

def stripdata_comb(df_row):
    # 对Comb行做清洗，比如去除某列空格
    df_row['Target_Column'] = df_row['Target_Column'].strip()
    # 必须返回处理后的行/DataFrame
    return df_row

def stripdata_no_comb(df_row):
    df_row['Target_Column'] = df_row['Target_Column'].replace(r'\s+', '', regex=True)
    return df_row

2. 遍历字典时未重新赋值回原字典
   很多人遍历字典时只处理DataFrame，但没把处理后的结果存回对应键中。
   错误示例：

# 只处理不赋值，原字典不会更新
for key, df in df_dict.items():
    mask = df['Product ID'] == 'Comb'
    stripdata_comb(df[mask])
    stripdata_no_comb(df[~mask])

修复示例：

# 把处理后的DataFrame重新赋值给字典键
for key in df_dict:
    df = df_dict[key]
    # 按条件对行应用函数
    df = df.apply(
        lambda row: stripdata_comb(row) if row['Product ID'] == 'Comb' else stripdata_no_comb(row),
        axis=1
    )
    df_dict[key] = df

3. 函数内部操作未作用于原对象
   如果函数里做了筛选或转换，但没把结果合并回原DataFrame（比如单独生成了新的子DataFrame却没替换原行），也会导致原数据无变化。修复时要确保函数是对传入的行/列直接修改，或者返回修改后的内容用于替换。

快速验证方法 #

遍历过程中打印处理后某行的目标列值，或者检查字典中某个DataFrame的Product ID为Comb的行是否已被处理，确认是函数没生效还是赋值环节出问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Steve..Johnson