Question

我有两个数据框，想将它们合并到一个函数中。

module HCG(I,e,O);
  input [4:1] I;   // input BCD
  input [7:1] e;   // noise simulation
  wire [7:1] X;    // Hamming code
  wire [7:1] Y;     // Hamming code after addition of noise
  wire [3:1] P;     // Parity at start
  wire [3:1] S;    // Parity at end
  integer b;       // the error bit
  reg [7:1] Z;     // corrected hamming code
  output [4:1] O;  // corrected output

  assign X[1]=I[1]^I[2]^I[4];   // Hamming code generator
  assign X[2]=I[1]^I[3]^I[4];
  assign X[3]=I[1];
  assign X[4]=I[2]^I[3]^I[4];
  assign X[5]=I[2];
  assign X[6]=I[3];
  assign X[7]=I[4];

  assign P[1]=X[1]; // Parity at start
  assign P[2]=X[2];
  assign P[3]=X[4];

  assign Y[1]=e[1]^X[1]; // noise added
  assign Y[2]=e[2]^X[2];
  assign Y[3]=e[3]^X[3];
  assign Y[4]=e[4]^X[4];
  assign Y[5]=e[5]^X[5];
  assign Y[6]=e[6]^X[6];
  assign Y[7]=e[7]^X[7];

  assign S[1]=Y[3]^Y[5]^Y[7]; // Parity at end
  assign S[2]=Y[3]^Y[6]^Y[7];
  assign S[3]=Y[5]^Y[6]^Y[7];

  always @( *)
  begin
    b=0; // initialize b to zero
    Z=Y; // initialize Z1~Z7 with Y1~Y1
  if(S[1]!=P[1])
    b=b+1;
  if(S[2]!=P[2]) // b is cumulative if each of the conditions is true
    b=b+2;
  if(S[3]!=P[3])
    b=b+4;
  if(b!=0)
    Z[b]=~(Y[b]); // correct the incorrect b'th-bit
  end

  assign O[1]=Z[3]; // assigning outputs
  assign O[2]=Z[5];
  assign O[3]=Z[6];
  assign O[4]=Z[7];

endmodule

结果：

df = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2], 'A': ['A', 'A']})
df_temp = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2], 'B': ['B', 'B']})

def func(df):

    dx = df.merge(df_temp, how='left', left_on='col1', right_on='col1')
    return dx

df.pipe(func)
print(df)

结果是得到相同的原始df。 df_temp的B列未如我所期望的那样被添加到数据帧df中。为什么这不起作用？

Answer 1

您忘记将df分配给管道应用函数（func）的结果。

OLD:  df.pipe(func)

NEW:  df=df.pipe(func)

在函数内部合并数据框

1 个答案: