对变量名使用迭代器的替代方法答案

【问题标题】：Alternatives to using an interator for variable names对变量名使用迭代器的替代方法
【发布时间】：2021-06-08 11:25:33
【问题描述】：

我对 Python 比较陌生，来自 Stata 背景，并且仍在为一些核心 Python 概念而苦苦挣扎。例如，我目前正在开发一个小程序，该程序点击US Census Bureau API 对一些地址进行地理编码，我的直觉是遍历我的 csv 文件，将它们输入 API 调用，然后使用顺序命名输出迭代器。例如

import censusgeocode
import json
import pandas as pd

cg = censusgeocode.CensusGeocode()
for i in range(1,3):
    k = cg.addressbatch('dta/batchfiles/split_test ' + str(i) + '.csv')
    json_string = json.dumps(k)
    test_{i} = pd.read_json(json_string)

我知道test_{i} 语法不正确并且会返回错误，但以上内容让您了解我在概念上尝试做的事情。但是，我在其他地方（例如this SO post）读到这在 Python 中不是一个好方法。 有人可以告诉我什么是更好的方法吗？ 将所有 ks 一起附加到一个巨大的 json 文件中然后一次性转换它们会更好吗？如果是这样，我该怎么做？

我有数百个要循环的 csv 文件，在为每个文件调用 API 后，我想将它们全部附加到一个数据帧中——我不确定这是否有用，但只是想在哪里交流想要最终到达。

任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ How do I create variable variables?

标签： python json pandas dataframe for-loop

【解决方案1】：

也许您可以创建一个主 DataFrame 并向其添加一个表示 i 的额外字段，然后，在循环遍历您的 CSV 文件时，您可以将数据加载为新 DataFrame，将 i-field 添加到每一行并append 读取数据到您的主 DataFrame。

附言在k = cg.addressbatch('dta/batchfiles/split_test ' + str(i) + '.csv') 为此，我建议使用 os.path.join()

【讨论】：

嗨，马可，非常感谢。请问使用os.path.join()有什么好处？
一个优点是，例如，如果您在使用不同路径名分隔符的操作系统上运行程序（例如 windows 与 linux），它仍然可以工作。 os.path 也有一套非常有用的处理路径的工具，值得一看 :)
太棒了。再次感谢！我会调查的

【解决方案2】：

你真的不想通过json！

addressbatch 返回一个很好的 dicts 列表，可以直接用于平滑地输入 pandas DataFrame。

所以你有两种方法：构建一个大的字典列表并最终构建数据框：

data = []
for i in range(1,3):
    k = cg.addressbatch('dta/batchfiles/split_test ' + str(i) + '.csv')
    data.extend(k)         # add the new rows to the main list

df = pd.DataFrame(data)

另一种方法是为每个 csv 文件构建一个数据框，将其存储到一个列表中并在最后连接所有内容：

dfs = []
for i in range(1,3):
    k = cg.addressbatch('dta/batchfiles/split_test ' + str(i) + '.csv')
    dfs.append(pd.DataFrame(k))

df = pd.concat(dfs)

这两种方法大致相同。在我的测试中，第一个似乎效率更高一些，但数量级相同。

【讨论】：