데이터 프레임을 함수에 전달하고 함수 내에서 수정하면 값에 의한 전달 또는 참조에 의한 전달입니까?
다음 코드를 실행합니다.
a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
def letgo(df):
df = df.drop('b',axis=1)
letgo(a)
의 값은 a함수 호출 후에 변경되지 않습니다. 가치에 의한 전달이라는 의미입니까?
나는 또한 다음을 시도했다
xx = np.array([[1,2], [3,4]])
def letgo2(x):
x[1,1] = 100
def letgo3(x):
x = np.array([[3,3],[3,3]])
그것은 밝혀 letgo2()변화를 수행 xx하고 letgo3()있지 않습니다. 왜 이런가요?
답변:
짧은 대답은 Python은 항상 값으로 전달하지만 모든 Python 변수는 실제로 일부 객체에 대한 포인터이므로 때때로 참조에 의한 전달처럼 보입니다.
파이썬에서 모든 객체는 변경 가능하거나 변경 불가능합니다. 예를 들어 목록, 딕셔너리, 모듈 및 Pandas 데이터 프레임은 변경 가능하며 정수, 문자열 및 튜플은 변경 불가능합니다. 변경 가능한 객체는 내부적으로 변경 될 수 있지만 (예 : 목록에 요소 추가) 변경 불가능한 객체는 변경할 수 없습니다.
처음에 말했듯이 모든 Python 변수를 객체에 대한 포인터로 생각할 수 있습니다. 함수에 변수를 전달할 때 함수 내의 변수 (포인터)는 항상 전달 된 변수 (포인터)의 복사본입니다. 따라서 내부 변수에 새로운 것을 할당하면 다른 개체를 가리키는 지역 변수. 이것은 변수가 가리키는 원래 객체를 변경 (변형)하지 않으며 외부 변수가 새 객체를 가리 키도록 만들지 않습니다. 이 시점에서 외부 변수는 여전히 원래 개체를 가리 키지 만 내부 변수는 새 개체를 가리 킵니다.
원래 객체를 변경하려면 (변경 가능한 데이터 유형에서만 가능) 로컬 변수에 완전히 새로운 값을 할당 하지 않고 객체를 변경하는 작업을 수행해야 합니다. 이 이유 letgo()및 letgo3()변경되지 않은 외부 항목을두고 있지만 letgo2()변경합니다 그것.
@ursan이 지적했듯이 letgo()대신 이와 같은 것을 사용 하면 가리키는 원래 객체를 변경 (변형) df하여 전역 a변수 를 통해 표시되는 값을 변경합니다 .
def letgo(df):
df.drop('b', axis=1, inplace=True)
a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
letgo(a) # will alter a
어떤 경우에는 실제로 직접 할당하지 않고 원래 변수를 완전히 비우고 새 데이터로 다시 채울 수 있습니다. 예를 들어 v, 가리키는 원래 객체 가 변경되어 v나중에 사용할 때 표시되는 데이터가 변경 됩니다.
def letgo3(x):
x[:] = np.array([[3,3],[3,3]])
v = np.empty((2, 2))
letgo3(v) # will alter v
내가 직접 할당하는 것이 아니라는 점에 유의하십시오 x. 의 전체 내부 범위에 무언가를 할당하고 x있습니다.
완전히 새로운 개체를 만들고 외부에 표시해야하는 경우 (때로는 pandas의 경우) 두 가지 옵션이 있습니다. 'clean'옵션은 새 객체를 반환하는 것입니다. 예 :
def letgo(df):
df = df.drop('b',axis=1)
return df
a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
a = letgo(a)
또 다른 옵션은 함수 외부에 도달하여 전역 변수를 직접 변경하는 것입니다. 이것은 a새로운 객체를 가리 키도록 변경 되고 a나중에 참조하는 모든 함수 는 새로운 객체를 보게됩니다.
def letgo():
global a
a = a.drop('b',axis=1)
a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
letgo() # will alter a!
전역 변수를 직접 변경하는 것은 일반적으로 나쁜 생각입니다. 코드를 읽는 사람은 누구나 어떻게 a변경 되었는지 파악하기가 어렵 기 때문 입니다. (저는 일반적으로 스크립트의 많은 함수에서 사용하는 공유 매개 변수에 전역 변수를 사용하지만 이러한 전역 변수를 변경하도록 허용하지 않습니다.)
문제는 PBV 대 PBR이 아닙니다. 이러한 이름은 Python과 같은 언어에서만 혼동을 유발합니다. C 또는 Fortran과 같이 작동하는 언어 (기본 PBV 및 PBR 언어)를 위해 개발되었습니다. 파이썬이 항상 가치를 전달한다는 것은 사실이지만 깨달음을주는 것은 아닙니다. 여기서 문제는 값 자체가 변경되었는지 또는 새로운 값을 얻었는지 여부입니다. 판다는 일반적으로 후자의 편에서 실수합니다.
http://nedbatchelder.com/text/names.html은 파이썬의 이름 체계가 무엇인지 아주 잘 설명합니다.
@Mike Graham의 답변에 추가하려면 다음과 같이 읽어보십시오.
귀하의 경우 기억해야 할 중요한 것은 이름 과 값 의 차이 입니다. a, df, xx, x, 모두 이름 ,하지만 그들은 동일하거나 서로 다른 참조 값 귀하의 예제의 다른 지점에서 :
첫 번째 예에서는 인수를 설정하지 않는 한 새 값을 반환 하므로 다른 값으로 리 letgo 바인드 df 합니다 ( doc 참조 ). 즉 ,의 값을 참조 하던 이름 ( 함수 로컬 ) 이 이제 새 값, 여기서 반환 값을 참조하고 있음을 의미 합니다. 참조하는 값 은 여전히 존재하며 변경되지 않았습니다.df.dropDataFrameinplace = Truedfletgoadf.dropa
두 번째 예에서, letgo2 변이는 x , 그 리 바인딩없이 어떤 이유 xx에 의해 변경된다 letgo2. 이전 예와 달리 여기서 로컬 이름은 x항상 이름 xx이 참조 하는 값을 참조하고 해당 값 을 제자리에서 변경하므로 xx참조 하는 값 이 변경되었습니다.
세 번째 예에서, letgo3 바인드 x 신규로 np.array. 이로 인해 이전에의 값을 참조했던 x로컬 이름 이 이제 다른 값인 new를 참조하게됩니다 . 참조하는 값 은 변경되지 않았습니다.letgo3xxnp.arrayxx
파이썬은 값으로 전달되거나 참조로 전달되지 않습니다. 그것은 할당에 의한 것입니다.
지원 참조, Python FAQ : https://docs.python.org/3/faq/programming.html#how-do-i-write-a-function-with-output-parameters-call-by-reference
IOW :
따라서 목록을 전달하고 0 번째 값을 변경하면 해당 변경 사항이 호출자와 호출자 모두에게 표시됩니다. 그러나 새 목록으로 목록을 다시 할당하면이 변경 사항이 손실됩니다. 당신이 목록을 슬라이스와 교체한다면 그 새로운 목록, 그 변화는 모두 호출 및 호출자에서 볼 수 있습니다.
예 :
def change_it(list_):
# This change would be seen in the caller if we left it alone
list_[0] = 28
# This change is also seen in the caller, and replaces the above
# change
list_[:] = [1, 2]
# This change is not seen in the caller.
# If this were pass by reference, this change too would be seen in
# caller.
list_ = [3, 4]
thing = [10, 20]
change_it(thing)
# here, thing is [1, 2]
당신이 C 팬이라면, 값에 대한 포인터가 아닌 값에 대한 포인터가 아니라 값으로 포인터를 전달하는 것으로 생각할 수 있습니다.
HTH.
드롭에 대한 문서는 다음과 같습니다.
요청 된 축의 레이블이 제거 된 새 개체를 반환합니다.
따라서 새 데이터 프레임이 생성됩니다. 원본은 변경되지 않았습니다.
그러나 파이썬의 모든 객체는 데이터 프레임이 참조로 함수에 전달됩니다.
df함수 내부에 할당 했는데 참조 된 값이 새 개체로 변경되었음을 의미하지 않습니까?