“For循环”没有创建现有数据帧的修改副本

Question

我想使用我在 Jupyter 笔记本中加载的新名称（在此示例中为 df1_m、df2_m 等）创建数据帧的修改副本（仅包含某些列的副本）。但是由于某种原因，当我尝试使用新名称打印副本 dfs 时，以下代码会生成空表。当我尝试使用循环内的代码自行执行此操作时，它可以工作。因此，出于某种原因，将此代码放在 for 循环中会导致出现问题。可能出了什么问题？

这是不起作用/产生空 dfs 的“for 循环”代码：

parameter_cols = [col1, col2, col3]

df1_m = pd.DataFrame()
df2_m = pd.DataFrame()
df3_m = pd.DataFrame()
df4_m = pd.DataFrame()
df5_m = pd.DataFrame()
df6_m = pd.DataFrame()

df_list = [df1, df2, df3, df4, df5, df6]
df_m_list = [df1_m, df2_m, df3_m, df4_m, df5_m, df6_m]
year_list = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]

for df, df_m, yr in zip(df_list, df_m_list, year_list):
    df_m = df[parameter_cols]
    df_m = df_m.assign(year = yr)

但是循环外的相同代码可以工作并生成所需的副本 df (df1_m)：

df1_m = df1[parameter_cols]
df1_m = df1_m.assign(year=2015)

这是为什么？

Answer 1

df_m = df[parameter_cols] 只是更改本地指针，而不是引用的变量。这会做的事情：

for i, yr in enumerate(year_list):
    df_m = df_list[i][parameter_cols]
    df_m_list[i] = df_m.assign(year = yr)

Answer 2

您的设置似乎有点矫枉过正。你可以忘记df1_m，....因为df.assign默认创建一个副本，你可以这样做：

parameter_cols = [col1, col2, col3]
df_list = [df1, df2, df3, df4, df5, df6]
year_list = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]

df_m_list = [d[parameter_cols].assign(year=y) 
                for d, y in zip(df_list, year_list)
            ]