为什么自定义Pandas函数无法修改DataFrame并返回追加行后的结果？

核心问题 #

pandas 中的append()方法不会修改原DataFrame对象，而是将追加后的结果作为新的DataFrame返回，你没有把执行追加后的结果赋值给变量，所以深拷贝得到的d2自始至终都没有被修改，返回的自然还是和原数据一致的内容。

修正后的代码 #

目前append()方法从pandas 1.4.0版本开始已被官方标记为弃用，推荐使用pd.concat()完成合并操作，修正代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3, 4],
                    "b":[5, 6, 7, 8]})
  

def append_function(d1):
    d2 = d1.copy(deep=True)
    display(d2)
    df2 = pd.DataFrame({"a":[12, 22, 33],
                        "b":[51, 62, 73]})

    # 接收合并后的新DataFrame赋值给d2
    d2 = pd.concat([d2, df2], ignore_index=True)
    display(d2)
    return d2

df3 = append_function(df1)
display(df3)

补充说明 #

• 如果你仍在使用低版本pandas要使用append()，只需把追加行的代码改为d2 = d2.append(df2, ignore_index=True)即可，但不推荐长期使用已废弃的接口。
• 加上ignore_index=True参数会重置合并后DataFrame的行索引，避免出现重复的索引值，你可以根据实际需求决定是否添加该参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Giamma Fer