我没有在下面的代码中显式指定 DataFrame 列，而是尝试提供一个选项，即传递数据框本身的名称，但没有取得太大成功。
下面的代码给出了一个
"ValueError: Wrong number of dimensions" error.
我尝试了另外几个想法，但它们都会导致某种形式的错误。
除了这个问题，当参数作为显式 DataFrame 列传递时，p 作为单个列，q 作为列表列，代码按需要工作。是否有一种聪明的(或确实有任何)方法来传递数据框，以便可以将列隐式分配给它？
def cdf(p, q=[], datafr=None):
if datafr!=None:
p = datafr[p]
for i in range(len(q)):
q[i]=datafr[q[i]]
...
(calculate conditional probability tables for p|q)
总结:
当前用法:
cdf(df['var1'], [df['var2'], df['var3']])
期望的用法:
cdf('var1', ['var2', 'var3'], datafr=df)
请您参考如下方法:
将 if datafr != None: 更改为 if datafr is not None:
Pandas 不知道您要将数据框中的哪个值与 None 进行比较，因此它会抛出错误。 is 检查 datafr 和 None 是否都指向同一个对象，这是一种更严格的身份检查。参见 this explanation .
其他提示:
Python 遍历列表
#change this for i in range(len(q)): q[i]=datafr[q[i]] #to this: for i in q: q[i] = datafr[q]如果 q 是必需参数，则在定义函数时不要执行 q = [ ]。如果是可选参数，请忽略我。
Python 可以使用位置来匹配传递给函数调用的参数与定义中的参数。
cdf('var1', ['var2', 'var3'], datafr=df) #can be written as: cdf('var1', ['var2', 'var3'], df)
