Python定义函数

Question

问题遇到的现象和发生背景

想把代码改写成函数

用代码块功能插入代码，请勿粘贴截图。 不用代码块回答率下降 50%

dataE1 = pd.read_csv(efile,sep='\t',header=None)
dfE1 = pd.DataFrame(dataE1)
dfE1.reset_index(inplace=True)
dfE1.columns = ['N1', 'E1']
scaler1 = lambda x : x+1
dfE1['N1']= dfE1['N1'].apply(scaler1)

dataE2 = pd.read_csv(efile,sep='\t',header=None)
dfE2 = pd.DataFrame(dataE2)
dfE2.reset_index(inplace=True)
dfE2.columns = ['N2', 'E2']
scaler2 = lambda x : x+1
dfE2['N2']= dfE2['N2'].apply(scaler2)

运行结果及详细报错内容

这样重复的片段可以写成一个函数形式吗

Answer 1

小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:
是的，可以将重复的片段写成一个函数形式，这样可以方便程序的重用。下面是一个示例函数：

def data_convert(data,columns,scaler):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.reset_index(inplace=True)
    df.columns = columns
    df['NML'] = df['N1'].apply(scaler)
    return df

这个函数接收3个参数：data（要处理的数据）、columns（要设置的列名）、scaler（要使用的转换函数）。然后在函数中将data转换成DataFrame对象，重置索引，设置列名，并使用scaler函数对N1列进行处理，最后返回处理后的DataFrame对象。

使用该函数时，可以这样写：

dfE1 = data_convert(dataE1, ["N1", "E1"], scalerl)
dfE2 = data_convert(dataE2, ["N2", "E2"], scaler2)

这样可以将重复的代码片段改写成一个函数形式，从而大大提高了代码的可读性和可维护性。
回答不易，记得采纳呀。