如何将函数应用于多个熊猫数据框

Question

我有多个数据框：

df1, df2, df3,..., dfn

它们具有相同类型的数据，但来自无法连接的不同描述符组。现在我需要手动对每个数据框应用相同的功能。

如何将相同的函数应用于多个数据帧？

Answer 1

pipe+理解

如果您的数据框包含相关数据，如本例所示，您应该将它们存储在list（如果数字排序足够）或dict（如果您需要为每个数据框提供自定义标签）。然后你可以通过一个函数foo通过一个理解来pipe每个数据帧。

列表示例

df_list = [df1, df2, df3]
df_list = [df.pipe(foo) for df in df_list]

然后通过df_list[0]、df_list[1] 等访问您的数据帧。

字典示例

df_dict = {'first': df1, 'second': df2, 'third': df3}
df_dict = {k: v.pipe(foo) for k, v in df_dict.items()}

然后通过df_dict['first]、df_dict['second'] 等访问您的数据帧。

Answer 2

如果数据框具有相同的列，您可以 concat 将它们添加到单个数据框，否则就没有真正的“智能”方式：

df1, df2, df3 = (df.apply(...) for df in [df1, df2, df3]) # or either .map or .applymap