自定义DataFrame空值清理函数运行后原数据仍有空值是什么原因

• pandas的dropna()方法默认不会修改原DataFrame，仅会返回一个删除了空值的新DataFrame对象，你代码中未指定inplace=True参数，也未将处理后的新对象绑定回原变量。
• 循环中遍历得到的df是函数内的局部临时变量，对df重新赋值仅会修改该局部变量的指向，不会改变外部传入的df1、df2的指向，也不会修改原对象的内容。
• 函数最终返回的是未做任何修改的原argv元组，即使你调用时接收返回值，拿到的也是未处理的原对象，且你调用时没有接收返回值重新赋值给外部变量，外部的df1、df2自然还是携带空值的原始对象。

方案1：直接修改原对象（适合不需要保留原始数据的场景） #

def cleanup_data(*argv):
    for df in argv:
        df.dropna(inplace=True)

# 调用后df1、df2会直接被修改
cleanup_data(df1, df2)

方案2：返回处理后的新对象（适合需要保留原始数据的场景） #

def cleanup_data(*argv):
    return [df.dropna() for df in argv]

# 调用时接收返回值赋值给原变量即可
df1, df2 = cleanup_data(df1, df2)

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