如何在 python/pandas 的循环中迭代地使用变量名答案

【问题标题】：How to use variable names iteratively in a loop in python/pandas如何在 python/pandas 的循环中迭代地使用变量名
【发布时间】：2019-08-20 07:44:41
【问题描述】：

这似乎是一个很常见的问题，但我的问题略有不同。我搜索过的大部分问题；给出了如何迭代地创建不同的变量。但是我想迭代地使用那些已经在字典中的变量。

考虑使用 pandas，假设我定义了 3 个数据帧 df_E1、df_E2、df_E3。它们每个都有名称、日期、用途等列。

假设我想从所有这些中打印描述。 df_E1.describe()、df_E2.describe()、df_E3.describe()。现在，如果我有 20-30 个这样的数据帧并且我想在 for 循环中从 df_E{number}.describe() 进行描述，而不是一一打印，该怎么办。我该怎么做？

df_E1 = {'name':['john','tom','barney','freddie'], 'number':['3','4','5','6'], 'description':['a','b','c','d']}
df_E2 = {'name':['andy','candy','bruno','mars'], 'number':['1','2','5','8'], 'description':['g','h','j','k']}
df_E3 = {'name':['donald','trump','harry','thomas'], 'number':['9','4','5','7'], 'description':['c','g','j','r']}
df_E1 = pd.DataFrame(df_E1)
df_E2 = pd.DataFrame(df_E2)
df_E3 = pd.DataFrame(df_E3)
print(df_E1.head())
print(df_E2.head())
print(df_E3.head())

#### instead of above three statements, is there any way I can print them in a 
#### for loop. Below does not work as it gives just the string printed.
for i in range(1,4):
  print(str('df_E')+str(i))

### Now if I am able to print dataframes somehow, I will be able to use all 
### these in a loop. Eg. if I need to print describe of these, I will be able 
### to do it in for loop:

for i in range(1,4):
  print((str('df_E')+str(i)).describe()) // something like this which works

这并没有反映已经提出的问题，因为他们更多地关注在 for 循环中将变量创建为字符串，我知道这可以使用字典来完成。但在这里，要求是使用已经存在的变量

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

这里最好使用dict:

d = {'df_E1':df_E1, 'df_E2':df_E2, 'df_E3':df_E3}
print (d)
{'df_E1':       name number description
0     john      3           a
1      tom      4           b
2   barney      5           c
3  freddie      6           d, 'df_E2':     name number description
0   andy      1           g
1  candy      2           h
2  bruno      5           j
3   mars      8           k, 'df_E3':      name number description
0  donald      9           c
1   trump      4           g
2   harry      5           j
3  thomas      7           r}

for k, v in d.items():
    print (v.describe())
        name number description
count      4      4           4
unique     4      4           4
top     john      5           b
freq       1      1           1
         name number description
count       4      4           4
unique      4      4           4
top     bruno      5           g
freq        1      1           1
         name number description
count       4      4           4
unique      4      4           4
top     harry      5           r
freq        1      1           1

但是有没有可能，但不是recommended，有globals：

for i in range(1,4):
    print(globals()[str('df_E')+str(i)])

      name number description
0     john      3           a
1      tom      4           b
2   barney      5           c
3  freddie      6           d
    name number description
0   andy      1           g
1  candy      2           h
2  bruno      5           j
3   mars      8           k
     name number description
0  donald      9           c
1   trump      4           g
2   harry      5           j
3  thomas      7           r

【讨论】：

谢谢，这是您提到的我正在寻找的第一种方式，但可以添加一个东西，正如我在下面的代码中提到的那样，以便我们按顺序获取字典（如字典中，顺序可能不是维护{是的，可以使用orderedDict}): ``` for i in range(len(d)): print (d[str('df_E')+str(i)].describe()) ```
@TusharSeth - 是的，但必须先创建字典。订单也取决于 python 的版本，如果使用 python 3.6，那么内置 dict 将被订购，如果不是 orderedDict 。

【解决方案2】：

您可以简单地通过使用eval() 函数来做到这一点，但它是不赞成的：

for i in range(1, 4):
    print(eval('df_E{}.describe()'.format(i)))

这里是link，说明为什么它被认为是一种不好的做法

【讨论】：