python中使用`locals()`的列表理解错误

Question

我运行了一个创建多个变量的 python 脚本。现在我想迭代一些与特定模式匹配的数据帧（由脚本创建）并对它们执行简单的操作。最初我想获取list_dfs中每个数据帧的行数（带有shape()），如下图：

['FAILEDRuns_0112',
 'FAILEDRuns_0121',
 'FAILEDRuns_0126',
 'FAILEDRuns_0129',
 'FAILEDRuns_0131',
 'FAILEDRuns_0134',
 'FAILEDRuns_0135',
 'FAILEDRuns_0137',
 'FAILEDRuns_0142',
 'FAILEDRuns_0153',
 'FAILEDRuns_0165',
 'FAILEDRuns_0171',
 'FAILEDRuns_0175']

事实上，如果我这样做：

for i in list(filter(failed_runs_finder.findall, dir())):
    print(locals()[i].shape[0])

我得到了打印到屏幕上的行数：

1
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0

其中包含我需要的信息，但不是我想要的格式。最终我需要知道的是 1 的数量和零的数量，所以我想得到一个列表理解，最终将总和（即 1 的数量）与列表的长度（即总数）进行比较元素。

但是，如果我这样做：

[locals()[i].shape[0] for i in list_dfs]

我收到以下错误：

KeyError: 'FAILEDRuns_0112'

我不太明白错误来自哪里。据我所知，它不是列表推导的语法。

这与在列表理解中使用 locals() 有什么关系吗？

我的第二个选择是迭代地构建一个 df 并得到总和，尽管我认为列表理解更简单，而且我不太明白错误来自哪里。

Answer 1

如果您真的必须依赖locals()，请尝试这个：

[v.shape[0] for k, v in locals().items() if k in list_dfs]

但是，正如建议的那样，使用单个 dict 来存储所有名称和 DataFrame 对象可能是一种更好的方法。

如果要获取行数：

from collections import Counter

cnt = Counter(v.shape[0] for k, v in locals().items() if k in list_dfs)

cnt[1]
# 2

cnt[0]    
# 11