在 For 循环中调用使用 globals() 创建的 Pandas 数据框

Question

我在 python 中遍历 50 个文件，并将它们分别转储到 pandas 数据帧中。然后从每个数据帧中，我根据原始数据帧中特定字段中的值创建三个新数据帧。这三个新框架具有新名称，其中包含它们被过滤的值。

它有效，耶！我得到了我所有的数据框！

问题是，我正在使用 global() 调用创建这些数据帧，如果不将每个单独的数据帧名称显式键入内核，我不知道如何访问它们。

你可能会问，我为什么要这样做？

好吧，例如，我想抓取所有以“cd”结尾的数据帧，并将它们附加（全部合并）到最终数据帧中。我不想显式调用所有 50 个。我想遍历数据框列表来完成这项任务。

关于如何完成此操作或修改代码的任何建议？

我不熟悉 iPython 的这些更密集的流程，所以随便改吧。

    filelist = os.listdir()
    sum_list = ['CAKE', 'TWINKIES', 'DOUGHNUTS', 'CUPCAKES']
    for f in filelist:
        state = re.match('((\w+){2})\_', f)
        state_df = str(state.group(1)) + '_df'
        data = pd.read_csv(f, low_memory = False)
        df = pd.DataFrame(data)
        for x in sum_list:
            sdo = state_df + '_' + x.lower()
            globals()[sdo] = pd.DataFrame(df.loc[df['summary_level'] == x])

Answer 1

我认为更好的方法是创建自己的字典，而不是求助于全局变量！只需创建自己的并附加到一些列表或列表字典？ （取决于分类）：

dfs = {}
for f in filelist:
    ...
    df = pd.read_csv(f)  # this returns a DataFrame
    for x in sum_list:
        ...
        dfs[sdo] = df[df.summary_level == x]  # again, this return a DataFrame

您可以使用默认字典，并将每个字典分配给子字典：

from collection import defaultdict
dfs = defaultdict({})
...
        dfs[x][sdo] = ...

即dfs['CAKE'] 将是所有 CAKE 数据帧。