在函数内部定义全局时出现 UnboundLocalError

Question

我知道这是一个非常常见的错误，但我可以找到我的错误。我有带有周边数据的数据框，例如：>>>name    perimeter0  al      24.51  dl      43.72  yl      1222.43  pl      213.24  kl      120...我想检查周长中位数是多少，然后根据周长中位数添加新列。我在函数之前定义中位数，然后在函数内将中位数定义为全局：per_median=df['perimeter'].median()def z(row):    global per_median    if row['perimeter'] > per_median:        val = 'yes'    elif row['perimeter'] < per_median:        val = 'no'    return valdf['perimeter_warning'] = df.apply(z,axis=1)由于某种原因，即使我在函数内使用全局，我仍然收到此错误：UnboundLocalError：赋值前引用的局部变量“val”我做错了什么？我预计将其定义为全局将解决问题。

Answer 1

尝试在代码中添加另一种场景，其中

if row['perimeter'] == per_median: 然后为 val 设置一些值。

或者，如果您不想处理此问题，请在使用之前尝试为 val 分配默认值。

Answer 2

缺少处理row['perimeter']等于的情况，因此未设置变量。per_medianval

编辑代码来处理这种情况：

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'name':['al', 'dl', 'yl', 'pl', 'kl'],

'perimeter':[24.5, 43.7, 1222.4, 213.2, 120]})

per_median=df['perimeter'].median()

def z(row):

    global per_median

    if row['perimeter'] > per_median:

        val = 'yes'

    elif row['perimeter'] < per_median:

        val = 'no'

    else:

        val = 'equals'

    return val

df['perimeter_warning'] = df.apply(z,axis=1)

print(df)

输出：

  name  perimeter perimeter_warning

0   al       24.5                no

1   dl       43.7                no

2   yl     1222.4               yes

3   pl      213.2               yes

4   kl      120.0            equals