变量仅在 for 循环内本地分配[重复]

我正在做第一个 Kaggle 挑战，我对这种行为感到惊讶。

组合由两个pd.DataFrame组成，一个是训练集，另一个是测试集。我想删除两列，因此我创建了一个 for 循环来迭代组合中的项目。

for dataset in combine:
    dataset = dataset.drop(['Ticket', 'Cabin'], axis=1)
    print(dataset.columns)
for dataset in combine:
    print(dataset.columns) 

由于某种原因，分配仅在本地发生，并且执行另一个 for 循环表明实际数据并未更改。输出如下。

Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp',
       'Parch', 'Fare', 'Embarked'],
      dtype='object')
Index(['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare',
       'Embarked'],
      dtype='object')
Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp',
       'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'],
      dtype='object')
Index(['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch',
       'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'],
      dtype='object')

正如您所看到的，在第二个 for 循环中，列又回来了。哪里有问题？我是否误解了 for 循环在 Python 中的工作原理？

edit:

@kaya3 情况并非如此pandas.Series.map

for dataset in combine:  
    dataset['Name'] = dataset['Name'].map(name_map)  
    dataset['Name'] = dataset['Name'].fillna(0)

此代码更改了组合中的原始数据帧。文档说它返回系列（而不是 None）。如何判断函数是否会改变值？

当你在循环中时dataset是组合中 DataFrame 的副本，因此当您更改时dataset你没有改变实际的DataFramecombine，只是副本。要更改列表中的实际 DataFrame，请尝试以下操作：

for ii in range(len(combine)):
    combine[ii] = combine[ii].drop(['Ticket', 'Cabin'], axis=1)

现在您要更改列表中的变量，而不仅仅是副本。