如何在python中附加多个具有相同前缀的数据帧

Question

我有多个这样的顺序数据帧：

df1 = pd.DataFrame( [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] ,  columns = ['Name', 'Age'])
df2 = pd.DataFrame([['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] ,  columns = ['Name', 'Age'])
df3 = pd.DataFrame([['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] ,  columns = ['Name', 'Age'])
df4 = pd.DataFrame([['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] ,  columns = ['Name', 'Age'])

我需要创建一个 for 循环来附加它们并获取一个新的数据框。 我尝试了下面的代码，但它不起作用，因为 python 将 df1 识别为字符串。

tempdf = df1
for i in range(2,4):
     tempdf = tempdf.append(("df"+str(i)))
     print(tempdf)

如何让 python 将它们识别为我创建的数据框对象？

Answer 1

首先，我要强调的是，必须这样做表明源数据帧的生成方式存在问题，您应该考虑解决该问题。

使用 Python，几乎可以做任何你想做的事情。是否可取利用这种权力完全是另一个问题。

在这种情况下，最安全的方法可能是使用globals()：

n_dataframes = 4
g = globals()
dataframes = [g[f'df{i}'] for i in range(1, n_dataframes + 1)]

result_df = pd.concat(dataframes)    
print(result_df)

输出：

   Name  Age
0   tom   10
1  nick   15
2  juli   14
0   tom   10
1  nick   15
2  juli   14
0   tom   10
1  nick   15
2  juli   14
0   tom   10
1  nick   15
2  juli   14

您可以对结果进行进一步处理，例如调用reset_index。

另一种选择是使用eval，它坚定地转向“除非你真的知道自己在做什么，否则你不应该这样做”领域，因为它允许执行任意代码：

dataframes = [eval(f'df{i}') for i in range(1, n_dataframes + 1)]

请注意，上面的代码使用 f-strings，这是仅在 Python 3.6 中引入的语法。因此，如果您的 Python 版本低于该版本，请将 f'df{i}' 替换为 'df{}'.format(i)。

Answer 2

您的方向正确，只需使用eval：

tempdf = df1
for i in range(2,4):
     tempdf = tempdf.append(eval("df"+str(i)))
     print(tempdf)

注意：使用 eval 可以运行任意代码，使用它被认为是一种不好的做法。如果可能，请尝试使用其他方式。