用于创建熊猫数据框的循环 - 不同的数据框名称？答案

【问题标题】：For loop to create pandas dataframes - varying dataframe names?用于创建熊猫数据框的循环 - 不同的数据框名称？
【发布时间】：2018-04-11 14:31:15
【问题描述】：

我想创建 3 个数据框，如下所示：

basket = [['Apple', 'Banana', 'Orange']]

for fruit in basket:
    fruit = pd.DataFrame(np.random.rand(10,3))

但是，在运行这个之后，运行类似：

Apple

给出错误

NameError: name 'Apple 未定义

但“水果”作为数据框确实有效。

如何让生成的每个数据帧都以变量为名称？

【问题讨论】：

我建议对变量使用字典。

标签： pandas loops dataframe

【解决方案1】：

这可行：

basket = ['Apple', 'Banana', 'Orange']
for fruit in basket:
    vars()[fruit] = pd.DataFrame(np.random.rand(10,3))

但是，最好将其分配给字典，例如：

var_dict={}
basket = ['Apple', 'Banana', 'Orange']
for fruit in basket:
    var_dict[fruit] = pd.DataFrame(np.random.rand(10,3))

【讨论】：

谢谢，这很有帮助，但我不知道。然后，您将如何仅从水果名称（即 Apple）中调用数据框，因为我认为这种方式的唯一方法是通过 var_dict['Apple']？
我给出的第一个解决方案可以让你直接按名字调用，但字典解决方案不会

【解决方案2】：

不要使用dict创建变量来存储dfs，而是在循环上创建变量不是一个好习惯，即

basket = ['Apple', 'Banana', 'Orange']

d_o_dfs = {x: pd.DataFrame(np.random.rand(10,3)) for x in basket}

不推荐，但如果您想将其存储在变量中，请使用全局变量，即

for i in basket:
    globals()[i] = pd.DataFrame(np.random.rand(10,3))

输出： Banana 和d_o_dfs['Banana']

0 1 2 0 0.822190 0.115136 0.807569 1 0.698041 0.936516 0.438414 2 0.184000 0.772022 0.006315 3 0.684076 0.988414 0.991671 4 0.017289 0.560416 0.349688 5 0.379464 0.642631 0.373243 6 0.956938 0.485344 0.276470 7 0.910433 0.062117 0.670629 8 0.507549 0.393622 0.003585 9 0.878740 0.209498 0.498594

【讨论】：