循环遍历数据框答案

【问题标题】：Looping through dataframes循环遍历数据框
【发布时间】：2021-02-02 10:44:52
【问题描述】：

我有 5 个数据帧 A 到 E，我想对所有帧应用相同的过程。我已经执行了一个循环，但它不会覆盖我想要更改的原始数据帧，它们的结果与我提供给循环的帧相同：

frames = [A,B,C,D,E]

for df in frames:
    df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Unnamed')))] # Drop columns with "Unnamed" in column name
    df = df.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper()) # Convert columns to caps
    df['Unique Name'] = df['Name'] + ' ' + df['Gender'] + ' ' + df['Classification'] + ' ' + df['Silhouette']

如果我为每个数据帧单独运行完全相同的代码。

【问题讨论】：

标签： python pandas loops

【解决方案1】：

您可以尝试以下操作：

frames = [A,B,C,D,E]
def update(df):
       df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Unnamed')))] # Drop columns with "Unnamed" in column name
       df = df.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper()) # Convert columns to caps
       df['Unique Name'] = df['Name'] + ' ' + df['Gender'] + ' ' + df['Classification'] + ' ' + df['Silhouette']
       return df
for i in frames:
  i = update(i)

您的代码的问题是您只是覆盖了df，而不是更新您的实际数据帧。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在循环内使用frames[i] 而不是df：

for i in range(len(frames)):
  frames[i] = frames[i][frames[i].columns. ...
  ...

因此，您会覆盖列表中的数据框。轻松修改您的代码：

for i, df in zip(range(len(frames)), frames):
  df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Unnamed')))] # Drop columns with "Unnamed" in column name
  df = df.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper()) # Convert columns to caps
  df['Unique Name'] = df['Name'] + ' ' + df['Gender'] + ' ' + df['Classification'] + ' ' + df['Silhouette']

  frames[i] = df

【讨论】：