如何两次使用一个函数？答案

【问题标题】：How to use a function twice?如何两次使用一个函数？
【发布时间】：2021-11-29 08:33:53
【问题描述】：

我必须两次使用相同的功能。参数为df时为第一个，参数为df3时为第二个。怎么做？功能：

def add(df, df3):
    df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
    df = df.groupby(pd.Grouper(key = "timestamp", freq = "h")).agg("mean")
    price = df["price"]
    amount = df["amount"]
    return (price * amount) // amount

双重用途：

out = []

# This loop will use the add(df) function for every csv and append in a list
for f in csv_files:
    df = pd.read_csv(f, header=0)
    # Replace empty values with numpy, not sure if usefull,  maybe pandas can handle this
    df.replace("", np.nan)  
    #added aggregate DataFrame with new column to list of DataFrames
    out.append(add(df))

out2 = []
df3 = pd.Series(dtype=np.float64)
for f in csv_files:
    df2 = pd.read_csv(f, header=0)
    df3 = pd.concat([df3, df2], ignore_index=True)

out2 = pd.DataFrame(add(df = df3))
out2

我得到了错误：

TypeError: add() missing 1 required positional argument: 'df3'

【问题讨论】：

你调用你的函数add(df)，而你定义它需要两个参数。
我编辑了我的帖子，当我在第二个循环中写入 df = df3 时出现错误。我的代码是这样写的： - 函数 - 创建第一个数据帧然后在其上使用函数的循环 - 第二个循环创建第二个数据帧然后在其上使用函数
好吧，你真的不需要def add(df, df3):。只需将函数定义为def add(df):。然后，当您想将其用于 df3 时，只需将 df3 作为参数传递，即add(df3)
好吧，我得到的结果不是我想要的，但功能正常，感谢您的帮助，不便之处敬请见谅

标签： python dataframe function csv parameters

【解决方案1】：

add 函数的名称与脚本其余部分中的变量名称 df 和 df3 无关。

正如@garagnoth 所说，您只需要add 中的一个参数。你可以称它为df、foo或myvariablename：它与df无关，也与df3无关。

在您的情况下，您可以将 add 函数更改为以下内容：

def add(a_dataframe):
    # I set the argument name to "a_dataframe" so you can
    # see its name is not linked to outside variables
    a_dataframe["timestamp"] = pd.to_datetime(a_dataframe["timestamp"])
    a_dataframe = a_dataframe.groupby(pd.Grouper(key = "timestamp", freq = "h")).agg("mean")
    price = a_dataframe["price"]
    amount = a_dataframe["amount"]
    return (price * amount) // amount

您现在可以使用 df 或 df3 调用此函数，就像脚本的其余部分一样。

【讨论】：

现在我很清楚了，我对如何使用参数还不够了解，谢谢