循环遍历不同的数据帧并使用函数执行操作

Question

我有 10 个具有相同结构（相同行数和列数）的数据帧，我正在尝试找到一种有效的方法来执行多项操作，例如使用 for 循环重命名列。我试过把它们放在一个列表中，比如

dfs = [df1, df2, df3]
for i in dfs:
    i.rename(columns={'A': 'a1'},inplace=True)

但它不起作用。如果我尝试使用函数然后循环，则会出现另一个问题，例如：

def groupdfs(anydf)
    anydf = anydf.groupby("A").sum

for i in dfs:
    groupdfs(i)

数据帧没有发生任何变化。我搜索了类似的旧问题，但没有任何效果。当您想对每个数据帧执行相同的更改时，循环遍历多个数据帧的最佳方法是什么？

Answer 1

您编写的第一段代码应该可以正常工作。

data = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)])
dff = pd.DataFrame(data, columns=['c', 'a', 'b'])

dff

    c   a   b
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9

dato = np.array([(11, 12, 13), (41, 15, 16), (17, 18, 9)])
dfg = pd.DataFrame(data, columns=['c', 'a', 'b'])

dfg

    c   a   b
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9

dffs = [dff, dfg]
for i in dffs:
    i.rename(columns={'a': 'a1'},inplace=True)

    c   a1  b
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9

The only thing I can think of is that you should add a line in the end to save changes to files.

Answer 2

第一部分

由于一切都是一样的，您可以创建一个包含新列名的列表并将其分配给所有列，如下所示：

column_names = ['a1', 'a2', 'a3']
for df in [df1, df2, df3]:
    df.columns = column_names

或者，如果您只想使用字典来更改某些列，您可以：

for df in [df1, df2, df3]:
    df.rename({'A':'a1'}, axis=1, inplace = True)

注意axis = 1 代表列级别

第二部分

有两个问题：

1. groupby 创建一个新的 DataFrame，如果您想再次使用它，必须将其分配给一个变量
2. 由于您在函数中，因此您必须返回新的 DataFrame 以分配给函数外部的变量，如下所示：

def groupdfs(anydf)
    return anydf.groupby("A").sum()

for i in dfs:
    i = groupdfs(i)

这将用新的 groupby 替换旧的 DataFrame。最好为新的 groupby 数据框创建新变量