数据框参数被函数更改。如何避免它被变异？

Question

我知道 pandas 数据框是可变的。

我正在将数据帧传递给函数，我不想更改原始数据帧，但确实如此。我以为只要我重新分配数据帧变量并避免使用.drop(inplace=True) 和.reset_index(inplace=True)，就可以了，但事实并非如此。
.dropna() 和 .reset_index() 有什么解决方法可以避免我的原始数据帧发生突变？

谢谢。

def makeChoice():
    return bool(random.getrandbits(1))
def makeChange(row,choice):
    if choice==True:
        result = row['b']
    else:
        result = np.nan
    return result    
workingDF['b']= workingDF.apply(lambda row: makeChange(row, makeChoice()), axis=1)
workingDF = workingDF.dropna()
workingDF = workingDF.reset_index(drop=True)
return workingDF    
a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
print('a - original:')
print(a)
b = testFunc3(a)
print('b after testFunc3():')
print(b)
print('a after testFunc3():')
print(a)

这给出了以下输出：

a - original:
   a  b
0  1  3
1  2  4
b after testFunc3():
   a    b
0  1  3.0
a after testFunc3():
   a    b
0  1  3.0
1  2  NaN

Answer 1

如果您不想修改更改函数内的方法，您可以将数据帧的副本发送到函数：

b = testFunc3(a.copy())

数据框参数被函数更改。如何避免它被变异？

dataframe argument being changed by a function. How to avoid it being mutated?

python

mutability

dataframe

pandas