为什么我收到“NameError: name 'df2' is not defined”错误？答案

【问题标题】：Why am i getting " NameError: name 'df2' is not defined" error?为什么我收到“NameError: name 'df2' is not defined”错误？
【发布时间】：2021-09-08 22:13:39
【问题描述】：

您好，我分离了一个大的 24 小时 DataFrame，因为每个小时包含超过 500 个三列的数据，我想像这样并排合并小时数据：

实际上它们都来自同一个数据框，但我分开了。这是我的代码：

...
grouped = dataframeone.groupby(dataframeone.Hour)
df_list = [df1,df2,df3,df4,df5,df6,df7,df8,df9,df10,df11,df12,df13,df14,df15,df16,df17,df18,df19,df20,df21,df22,df23,df24,df25]
df_list[0] = grouped.get_group(0)
df_list[0] = df_list[0].drop(columns=['Hour'])


for j in range (1,24): 
        df_list[j] = grouped.get_group(j)  
        df_list[j]= df_list[j].drop(columns=['Hour'])
        df= pd.concat([df_list[j-1],df_list[j]], axis=1)
        print(df)

但我收到此错误：

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-47-ff832fd92e63> in <module>
    
     24 grouped = dataframeone.groupby(dataframeone.Hour)
---> 25 df_list = [df1,df2,df3,df4,df5,df6,df7,df8,df9,df10,df11,df12,df13,df14,df15,df16,df17,df18,df19,df20,df21,df22,df23,df24,df25]
     26 df_list[0] = grouped.get_group(0)
     27 df_list[0] = df_list[0].drop(columns=['Hour'])

NameError: name 'df2' is not defined

我不明白错误来自哪里以及为什么......请告诉我。我该如何解决？我应该使用其他方式吗？

【问题讨论】：

显然df2 实际上并不存在。你是如何创建它的？
在 for 循环中像这样：当循环开始 df_list 时，循环以 `df_list[j] => df_list[1] => df2 = grouped.get_group(1) ...` 开始[j] 取值为 df2 并在此部分创建。
将您的创建代码放入您的问题中。
告诉我们你是如何创建它的，它似乎不存在于你分享的代码中
正如您收到的错误消息清楚地表明，第 25 行产生了错误，即：df_list = [df1,df2,df3,df4,df5,df6,df7,df8,df9,df10,df11,df12,df13,df14,df15,df16,df17,df18,df19,df20,df21,df22,df23,df24,df25]。但是，您尚未提供代码部分，其中 df1 - df25 已创建。因此，我们无法判断 df2 有什么问题。

标签： python pandas dataframe jupyter-notebook

【解决方案1】：

你得到这个是因为你没有在任何地方创建 df2。你可以这样做：

...
grouped = dataframeone.groupby(dataframeone.Hour)
df_list = ['df'+str(i) for i in range(1,26)]
df_list[0] = grouped.get_group(0)
df_list[0] = df_list[0].drop(columns=['Hour'])


for j in range (1,24): 
        df_list[j] = grouped.get_group(j)  
        df_list[j]= df_list[j].drop(columns=['Hour'])
        df= pd.concat([df_list[j-1],df_list[j]], axis=1)
        print(df)

【讨论】：