循环多个 DataFrame 以执行相同的任务答案

【问题标题】：Looping through multiple DataFrames to perform same task循环多个 DataFrame 以执行相同的任务
【发布时间】：2019-03-28 01:26:09
【问题描述】：

我运行以下代码并为一个 DataFrame a 获得所需的输出：

a = a.reset_index()
a['count'] = 1
a = pd.DataFrame(a.groupby(['country','id','town','date'])['count'].mean())
a = a.groupby(['date','town']).count()
a['percentage'] = a['count'].div(a.groupby('date').['count'].transform('sum')).mul(100)
a = a['percentage'].unstack()

但是，我有多个 DataFrames (a,b,c,d,e,f,g,h) 并且不知道如何循环商场。任何帮助我手动操作都会很棒！

【问题讨论】：

标签： python pandas loops dataframe

【解决方案1】：

我想一种选择是使用带有函数的字典：

# sample data
a = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5))
b = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5))
c = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5))

# create a dict with a key as the "variable name"
dfs = {'a':a, 'b':b, 'c':c}

# some fucntion
def myFunc(df):
    # do stuff
    return df.sum().to_frame()

# dict comprehension
d = {k:myFunc(v) for k,v in dfs.items()}

# call dataframes with the key
d['a']

              0
    0  2.023154
    1 -0.598737
    2 -0.879587
    3 -3.264965
    4  0.974626

【讨论】：