在Python中，DataFrame是一种常用的数据结构，用于处理表格数据。在本文中，我们将重点讨论如何在函数中传递DataFrame。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 21, 19],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

     Name  Age       City
0   Tom   20   New York
1   Nick   21  Los Angeles
2   John   19  Chicago

现在，我们要在函数中传递这个DataFrame。我们可以创建一个函数，该函数接受一个DataFrame作为参数。

def process_dataframe(df):
    # 对DataFrame执行一些操作，例如打印 DataFrame
    print(df)
    # ...

接下来，我们可以调用这个函数并传递我们的DataFrame。

process_dataframe(df)

如果我们在函数中需要修改DataFrame，我们可以在函数内部添加相应的操作。例如，我们可以更改某个列的值。

def process_dataframe(df):
    # 修改 DataFrame 中某个列的值
    df['Age'] = df['Age'] + 1
    # ...

最后，让我们总结一下如何在Python函数中传递DataFrame。我们创建了一个简单的DataFrame，然后创建了一个函数来处理它。我们调用了这个函数并传递了我们的DataFrame。我们在函数内部对DataFrame进行了修改，并输出了处理后的DataFrame。

在Python中，DataFrame是一种常用的数据结构，用于处理表格数据。在本文中，我们将重点讨论如何在函数中传递DataFrame。

首先，我们需要导入pandas库，这是处理DataFrame的主要库。

import pandas as pd

接下来，我们创建一个简单的DataFrame。

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 21, 19],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

     Name  Age       City
0   Tom   20   New York
1   Nick   21  Los Angeles
2   John   19  Chicago

现在，我们要在函数中传递这个DataFrame。我们可以创建一个函数，该函数接受一个DataFrame作为参数。

def process_dataframe(df):
    # 对DataFrame执行一些操作，例如打印 DataFrame
    print(df)
    # ...

接下来，我们可以调用这个函数并传递我们的DataFrame。

process_dataframe(df)

如果我们在函数中需要修改DataFrame，我们可以在函数内部添加相应的操作。例如，我们可以更改某个列的值。

def process_dataframe(df):
    # 修改 DataFrame 中某个列的值
    df['Age'] = df['Age'] + 1
    # ...

最后，让我们总结一下如何在Python函数中传递DataFrame。我们创建了一个简单的DataFrame，然后创建了一个函数来处理它。我们调用了这个函数并传递了我们的DataFrame。我们在函数内部对DataFrame进行了修改，并输出了处理后的DataFrame。

在Python中，DataFrame是一种常用的数据结构，用于处理表格数据。在本文中，我们将重点讨论如何在函数中传递DataFrame。首先，我们需要导入pandas库，这是处理DataFrame的主要库。接下来，我们创建一个简单的DataFrame，然后创建一个函数来处理它。我们调用了这个函数并传递了我们的DataFrame。我们在函数内部对DataFrame进行了修改，并输出了处理后的DataFrame。