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modification de la variable globale passer en paramètre fonction en place sur python

Je pensais comprendre la portée globale et locale de la variable, mais je me débat sur un cas.

Voici la fonction que je veux implémenter:

   Id        Login
0   1      JohnDoe
1   2  AnnFranklin

Résultat attendu :

   Id        Login   Password
0   1      JohnDoe  987340123
1   2  AnnFranklin  187031122

Sortie que j'ai obtenue:

def login_table(id_name_verified, id_password):
    """
    :param id_name_verified: (DataFrame) DataFrame with columns: Id, Login, Verified.
    :param id_password: (numpy.array) Two-dimensional NumPy array where each element
                        is an array that contains: Id and Password
    :returns: (None) The function should modify id_name_verified DataFrame in-place.
              It should not return anything.
     Goal : in id_name_verified, 'Verified' column should be removed and password should be added from id_password with corresponding id and the column be named password
    """


Test:
import pandas as pd
import numpy as np


def login_table(id_name_verified, id_password):
    id_name_verified.drop(columns="Verified",inplace=True)
    password = pd.DataFrame(id_password)
    password.columns = ["Id", "Password"]
    id_name_verified =id_name_verified.merge(password, on=['Id'])




id_name_verified = pd.DataFrame([[1, "JohnDoe", True], [2, "AnnFranklin", False]], columns=["Id", "Login", "Verified"])
id_password = np.array([[1, 987340123], [2, 187031122]], np.int32)
login_table(id_name_verified, id_password)
print(id_name_verified)

Quand j'exécute ceci sur pycharm, je vois que le problème est dans le dernier ligne de ma fonction où id_name_verified est identifié comme étant de la portée externe. Cette inspection détecte les noms d'ombrage définis dans les portées externes.

Si je ne définit pas de fonction, cela fonctionnera donc je suppose qu'il y a quelque chose qui me manque dans la compréhension des paramètres transmis à une fonction; des suggestions?

python pandas reference global

2 commentaires

Ce n'est pas un problème de variables globales vs locales (à part l'avertissement pycharm sur l'observation). login_table () doit renvoyer id_name_verified et le site d'appel doit être: id_name_verified = login_table (id_name_verified, id_password)

Je comprends ce que vous voulez dire mais si je veux satisfaire les spécifications de la fonction, je ne veux pas que la fonction renvoie quelque chose, alors modifiez-la en place comme je l'ai dit, et ne changez pas le nombre de paramètre

3 Réponses :

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Voici le code qui résoudra votre problème:

import pandas as pd
import numpy as np

def login_table( id_password):
    global id_name_verified
    id_name_verified.drop(columns="Verified",inplace=True)
    password = pd.DataFrame(id_password)
    password.columns = ["Id", "Password"]
    id_name_verified =id_name_verified.merge(password, on=['Id'])

id_name_verified = pd.DataFrame([[1, "JohnDoe", True], [2, "AnnFranklin", False]], columns=["Id", "Login", "Verified"])
id_password = np.array([[1, 987340123], [2, 187031122]], np.int32)
login_table( id_password)
print(id_name_verified)

Les modifications que j'ai apportées sont, j'ai déclaré le "id_name_verified" comme global dans la fonction "login_table". Une fois cela fait, vous n'avez pas à passer à nouveau "id_name_verified" à la fonction car en utilisant le mot-clé "global" nous avons déjà donné accès de "id_name_verified" à la fonction "login_table". Donc supprimé le "id_name_verified" comme l'un des arguments de la fonction.

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En tant que programmeur, vous devriez essayer très, très, très difficilement pas d’utiliser des variables globales!

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Voici le code qui réussit les 4 tests sur TestDome:

import pandas as pd
import numpy as np

def login_table(id_name_verified, id_password):
    """
    :param id_name_verified: (DataFrame) DataFrame with columns: Id, Login, Verified.   
    :param id_password: (numpy.array) Two-dimensional NumPy array where each element
                        is an array that contains: Id and Password
    :returns: (None) The function should modify id_name_verified DataFrame in-place. 
              It should not return anything.
    """   
    id_name_verified.drop(columns = 'Verified', inplace = True)
    password_df = pd.DataFrame(id_password)
    pass_col = password_df[1]
    id_name_verified['Password'] = pass_col

id_name_verified = pd.DataFrame([[1, "JohnDoe", True], [2, "AnnFranklin", False]], columns=["Id", "Login", "Verified"])
id_password = np.array([[1, 987340123], [2, 187031122]], np.int32)
login_table(id_name_verified, id_password)
print(id_name_verified)

Vous supprimez la colonne 'Vérifié', puis créez un nouveau bloc de données juste en dehors de id_password, prenez la colonne qui contient les mots de passe et ajoutez-le à la trame de données id_name_verified.

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import pandas as pd
import numpy as np 

def login_table(id_name_verified, id_password):
    # in place makes sure that changes are made in a current dataframe 
    id_name_verified.drop('Verified', 1, inplace= True) 
    # id_password[:,1] -> : selects all rows and 1 selects only second column
    id_name_verified['Password'] = id_password[:,1]
    pass


id_name_verified = pd.DataFrame([[1, "JohnDoe", True], [2, "AnnFranklin", False]], columns=["Id", "Login", "Verified"])
id_password = np.array([[1, 987340123], [2, 187031122]], np.int32)
login_table(id_name_verified, id_password)
print(id_name_verified)

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