从函数返回时，DataFrame数据出现两次

可能是由于数据复制或引用的问题导致的。

在Python中，当将一个DataFrame对象作为函数的返回值时，有两种可能的情况：

数据复制：函数返回的DataFrame是原始DataFrame的副本，即两个DataFrame对象具有相同的数据内容，但是在内存中占用不同的空间。这种情况下，对返回的DataFrame进行修改不会影响原始DataFrame的数据。
数据引用：函数返回的DataFrame是原始DataFrame的引用，即两个DataFrame对象指向相同的数据内容。这种情况下，对返回的DataFrame进行修改会影响原始DataFrame的数据。

为了确定是哪种情况导致了DataFrame数据出现两次，可以使用Python的id()函数来比较两个DataFrame对象的内存地址。如果两个DataFrame对象的内存地址不同，则表示是数据复制；如果两个DataFrame对象的内存地址相同，则表示是数据引用。

解决这个问题的方法取决于具体的情况：

如果是数据复制导致的问题，可以使用.copy()方法创建一个新的DataFrame对象，确保返回的DataFrame与原始DataFrame完全独立，不共享数据。
如果是数据引用导致的问题，可以在函数内部对DataFrame进行操作时，使用.copy()方法创建一个副本，以避免对原始DataFrame的修改。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

def process_data(data):
    # 判断是否是数据复制
    if id(data) == id(data.copy()):
        print("数据复制")
        # 处理数据
        processed_data = data.copy()
        # 对处理后的数据进行操作
        # ...
        return processed_data
    else:
        print("数据引用")
        # 处理数据
        # 对处理后的数据进行操作
        # ...
        return data

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 调用函数
result = process_data(df)

# 检查是否是数据复制
if id(df) == id(result):
    print("返回的DataFrame是原始DataFrame的引用")
else:
    print("返回的DataFrame是原始DataFrame的副本")

在这个示例中，根据返回的DataFrame对象与原始DataFrame对象的内存地址是否相同，判断了是数据复制还是数据引用的情况，并进行了相应的处理。