操作字典内存储的Pandas DataFrame时重命名操作不生效问题咨询

两个操作的底层行为完全不同：

• 第一个操作 val['z'] = val['x'] * val['y'] 属于原地修改操作：val是遍历字典时拿到的、指向字典中存储的DataFrame对象的引用，该操作直接修改val指向的原始DataFrame对象的内容，因此字典里存储的对象会同步变更。
• 第二个操作 val = val.rename(columns = {'x': 'new_x'}) 不属于原地操作：pandas的rename方法默认返回一个修改后的新DataFrame对象，这里的赋值操作只是让循环里的局部临时变量val放弃了对原字典中DataFrame的引用，转而指向这个新生成的对象，完全没有修改原字典里存储的旧对象，也没有更新字典的键值映射，因此原字典不会发生变化。

字典my_dict里存的是DataFrame对象的内存地址，遍历拿到的val初始时和字典里的键对应的值指向同一块内存地址。
原地操作直接修改这块内存里的内容，所以字典感知得到变化；
而赋值给val的操作只是改了val这个临时变量本身的指向，和原字典的键值映射没有任何关系。

方式1：使用inplace=True参数原地修改原对象 #

for key, val in my_dict.items():
    val['z'] = val['x'] * val['y']
    val.rename(columns = {'x': 'new_x'}, inplace=True)

方式2：将修改后的新对象重新赋值给字典对应的键 #

for key, val in my_dict.items():
    val['z'] = val['x'] * val['y']
    my_dict[key] = val.rename(columns = {'x': 'new_x'})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rohan Bapat