操作后在数据框中的每行创建新的数据框答案

【问题标题】：Creating new dataframe per row in the dataframe after manipulation操作后在数据框中的每行创建新的数据框
【发布时间】：2017-11-30 23:50:19
【问题描述】：

我有一个 panda 数据框，我需要对其执行多项操作，以便所有数据都与其中一行相关联。操作完成后，需要将数据框保存为引用数据框中该行的新数据框。这需要对每一行重复，所以最后我将为数据框中的每一行创建一个新的数据框。

 df
         A    B    C    D
    1    10   20   30   60
    2    20   10   10   20
    3    0    0    10   10

（数据框操作）

    A    B    C    D
1    0    0    0    0 
2    10   -10  -20  -40
3    -10  -20  -20  -50

需要调用它：df1

（对原始数据框的另一种操作）

     A    B    C    D
1   -10   10   20   40
2    0    0    0    0
3   -20  -10   0   -10

需要保存为：df2 等等……

关于如何做到这一点的任何想法。

这是我的尝试：

my_list = df["index"].tolist()
for i in my_list: 
    df + i = #the dataframe after manipulation

【问题讨论】：

标签： python loops pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以只遍历索引的值并使用 Python 字典来存储映射到数据帧的索引值。

df_dict = {}
for idx in df.index:
    df_current = # do some dataframe manipulation
    df_dict[idx] = df_current

【讨论】：

【解决方案2】：

IIUC，您可以将数据框存储在列表中。

list_df = []
list_df.append(df)
list_df.append(df * 10)
list_df.append(df / 100)

print(list_df[0])

    A   B   C   D
1  10  20  30  60
2  20  10  10  20
3   0   0  10  10

print(list_df[1])
     A    B    C    D
1  100  200  300  600
2  200  100  100  200
3    0    0  100  100

print(list_df[2])

     A    B    C    D
1  0.1  0.2  0.3  0.6
2  0.2  0.1  0.1  0.2
3  0.0  0.0  0.1  0.1

【讨论】：

【解决方案3】：

如何将它们添加到字典中：

dataframes = {}
dataframes["df2"] = #dataframe after manipulation

【讨论】：