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我在 PyCon 2015 上发现了一个非常好的演讲，它解释了我在下面试图解释的内容，但图表使其更加清晰。我将在下面留下解释来解释最初的 3 个脚本是如何工作的，但我建议您去看视频：
Ned Batchelder - Facts and Myths about Python names and values - PyCon 2015
所以，我想我已经弄清楚上面两个脚本中发生了什么。我会尝试打破它。如有需要，请随时纠正我。
几条规则：
变量是指向实际保存数据的基础对象的链接/指针的名称。例如，街道地址。街道地址不是房子；它只是指向一所房子。所以地址（101 Streetway Rd.）就是指针。在 GPS 中，您可能会将其标记为“家”。 “家”这个词本身就是变量。
函数作用于对象，而不是变量或指针。当您将变量传递给函数时，您实际上是在传递对象，而不是变量或指针。继续以房屋为例，如果您想为房屋添加甲板，您希望甲板承包商在房屋上工作，而不是形而上学的地址。
函数中的return 命令返回一个指向对象的指针。所以这将是房屋的地址，而不是房屋或您可能称呼房屋的名称。
= 是一个函数，意思是“指向这个对象”。 =前面的变量是输出，右边的变量是输入。这将是命名房屋的行为。所以Home = 101 Streetway Rd. 使变量Home 指向101 Streetway Rd 上的房子。假设您搬进了邻居家，即 102 Streetway Rd。这可以由Home = Neighbor's House 完成。现在，Home 现在是指针 102 Streetway Rd 的名称。
在这里，我将使用---> 来表示“指向”
在我们开始编写脚本之前，让我们从我们想要的开始。我们想要一个变量指向的对象objdff
脚本 1：
（没有global dff，因为它没有做任何相关的事情）
import pandas as pd
def test(df):
df = df.append({'asdf':1, 'sdf':2}, ignore_index=True)
return(df)
dff = pd.DataFrame()
test(dff)
让我们来看看这个函数。直到我们到达：
dff = pd.DataFrame()
在这里，我们将变量dff 分配给pd.DataFrame 创建的对象，这是一个空数据框。我们将此对象称为objdff。所以在这一行的末尾，我们有dff ---> objdff。
下一行：test(dff)
函数作用于对象，所以我们要在dff 指向的对象上运行函数test，即objdff。这将我们带到了函数本身。
def test(df):
在这里，我们有一个本质上是= 的函数。传递给测试函数objdff 的对象由函数变量df 指向。所以现在df --->objdff 和 dff---> objdff
进入下一行：df = df.append(...)
让我们从df.append(...) 开始。 .append(...) 被传递到 objdff。这使得对象objdff 运行一个名为'append' 的函数。正如@Jai 所指出的，.append(...) 方法使用return 命令来输出一个全新的 DataFrame，其中附加了数据。我们将新对象称为objdff_apnd。
现在我们可以进入df = ... 部分。我们现在拥有的基本上是df = objdff_apnd。现在这很简单。变量df 现在指向对象objdff_apnd。
在这一行的末尾我们有df ---> objdff_apnd 和dff ---> objdff。这就是问题所在。 dff 没有指向我们想要的对象 (objdff_apnd)。
所以最后，变量dff 仍然指向objdff，而不是objdff_apnd。这将我们带到脚本 3（见下文）。
脚本 2：
import pandas as pd
def test(df):
df['asdf'] = [1,2,3]
return(df)
dff = pd.DataFrame()
test(dff)
就像脚本 1，dff ---> objdff。在test(dff) 期间，函数变量df ---> objdff。这就是不同的地方。
操作 (?) df['asdf'] = [1,2,3] 再次发送到底层对象 objdff。上次，这导致了一个新对象。然而这一次，['asdf'] 操作直接编辑对象objdff。所以对象objdff 中有额外的“asdf”列。
因此，最后我们有df ---> objdff 和dff ---> objdff。所以它们指向的是同一个对象，也就是说变量dff指向的是被编辑的对象。
一旦我们在函数外部中断，变量dff 仍然指向objdff，其中包含新数据。这给了我们想要的结果。
脚本 3：
import pandas as pd
def test(df):
df = df.append({'asdf':1, 'sdf':2}, ignore_index=True)
return(df)
dff = pd.DataFrame()
dff = test(dff)
除了dff = test(dff) 之外，此脚本与脚本 1 完全相同。我们稍后会讲到。
从脚本 1 的末尾继续，我们在函数 test(dff) 结束时离开右侧，我们有 dff ---> objdff 和 df ---> objdff_apnd。
函数test 有return 命令，因此返回对象objdff_apnd。这会将行 dff = test(dff) 变为 dff = objdff_apnd。
因此，最后我们得到了dff ---> objdff_apnd，这正是我们想要的结果。