使用 iteritems() 时在字典中操作 pandas 数据框

Question

我创建了一个数据框字典来存储我的数据。我需要对尝试使用 iteritems() 遍历字典的每个数据帧做一些事情。但不知何故，我似乎无法对数据框做任何事情。代码编译并且不会抛出任何错误，它似乎没有做任何事情。

这里是我的代码的简化：

这只是一个数据帧的示例字典

dic={}
df1=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e'])
df2=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e'])
df3=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e'])
df4=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e'])
df5=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e'])

dic[1]=df1
dic[2]=df2
dic[3]=df3
dic[4]=df4
dic[5]=df5

这是我想对每个数据框做的一组基本操作。

for key, item in dic.iteritems():
    item=item.reset_index()    
    item['Rank']=(item.index)+1

因此，在迭代之后，我希望每个数据框都有一个带有旧索引的额外列，以及另一个带有“Rank”的额外列，如下所示：

Expected

相反，数据框似乎不受操作的影响，看起来和以前一样：

Reality

我还尝试在迭代中使用临时数据框，然后尝试将其写入“项目”，结果相同。我只是想知道我想做的事情是否可能，或者我必须绕过它并使用不同的方法来实现我的目标。

Answer 1

我认为你只需要分配DataFrame，如果想要python 2 and 3代码使用items()：

for key, item in dic.items():
    item=item.reset_index()    
    item['Rank']=(item.index)+1
    dic[key] = item

print (dic[1])
   index         a         b         c         d         e  Rank
0      0 -1.085631  0.997345  0.282978 -1.506295 -0.578600     1
1      1  1.651437 -2.426679 -0.428913  1.265936 -0.866740     2
2      2 -0.678886 -0.094709  1.491390 -0.638902 -0.443982     3
3      3 -0.434351  2.205930  2.186786  1.004054  0.386186     4
4      4  0.737369  1.490732 -0.935834  1.175829 -1.253881     5
5      5 -0.637752  0.907105 -1.428681 -0.140069 -0.861755     6
6      6 -0.255619 -2.798589 -1.771533 -0.699877  0.927462     7
7      7 -0.173636  0.002846  0.688223 -0.879536  0.283627     8
8      8 -0.805367 -1.727669 -0.390900  0.573806  0.338589     9
9      9 -0.011830  2.392365  0.412912  0.978736  2.238143    10

Answer 2

将项目的数据框分配回 dic[key]

for key, item in dic.items():
    item=item.reset_index()    
    item['Rank']=(item.index)+1
    dic[key] = item