在函数中使用参数而不事先声明它

Question

感谢这是一个简单的问题，

使用此处的教程https://introml.analyticsdojo.com/notebooks/nb-04-10-pca.html

使用下面的代码。

df 和 dv 在没有事先声明的情况下如何在函数中用作参数？

感谢您的帮助

import os
import pandas as pd
train = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/rpi-techfundamentals/spring2019-materials/master/input/train.csv')
test = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/rpi-techfundamentals/spring2019-materials/master/input/test.csv')

print(train.columns, test.columns)

from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np

cat_features = ['Pclass', 'Sex', 'Embarked']
num_features =  [ 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare'  ]


def preprocess(df, num_features, cat_features, dv):
    features = cat_features + num_features
    if dv in df.columns:
      y = df[dv]
    else:
      y=None 
    #Address missing variables
    print("Total missing values before processing:", df[features].isna().sum().sum() )
  
    imp_mode = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent')
    df[cat_features]=imp_mode.fit_transform(df[cat_features] )
    imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
    df[num_features]=imp_mean.fit_transform(df[num_features])
    print("Total missing values after processing:", df[features].isna().sum().sum() )
   
    X = pd.get_dummies(df[features], columns=cat_features, drop_first=True)
    return y,X

y, X =  preprocess(train, num_features, cat_features, 'Survived')
test_y, test_X = preprocess(test, num_features, cat_features, 'Survived')

Answer 1

想象一个更简单的例子：当你有这个函数时：

def add(a, b):
  return a + b

x = 1
y = 2
add(x, y)

在函数中，参数通过您在函数定义中选择的名称来识别（即 a

 和 

b

）。当您使用 

add(x, y)

 调用函数时，您设置了值，因此它们在函数范围内是已知的。

Answer 2

在 Python 中，您不必声明变量就可以使用它们。解释器在您运行程序时分配变量的类型，最佳实践仍然是声明它们，以便您可以确保该变量中有您想要的类型。

在本例中，“df”是列车，即使用的 csv 文件，“dv”是单词“Survived”。 for 循环在所有 csv 文件列中搜索单词 Survived，如果存在对应关系，则会将其添加到该索引中的 csv 文件中。

您可以在这里

看到它如何更好地工作，我认为这可以帮助您消除疑虑。