谁能帮我用 Python 处理数据？

Question

所以我有一个 DataFrame 列表：

list_table = [a, b, c, d, e, f, g]

我想从每个 DataFrame 中删除 "Unnamed: 36" 列并将数据类型更改为数字，并且我还想创建一个新列，该列从名为 'Total' 的每一行的总和中获得。

这是我的to_numeric 函数：

def to_numeric(df):
    col = df.columns

    for i in range(len(col)):
        df[col[i]] = pd.to_numeric(
            df[col[i]].fillna(0).apply(
                lambda x: str(x).replace(",", "")
            )
        )

    return df

我的 for 循环进行处理：

for newtable in list_table:
    newtable = newtable.drop("Unnamed: 36", axis=1)
    newtable = to_numeric(newtable)
    newtable['Total'] = newtable.sum(axis=1)
    newtable.index = pd.to_datetime(newtable.index)

但是在处理循环之后，每个 DataFrame 都没有改变，所以我有点困惑这样做。谁能帮我解决这个问题？

Answer 1

您实际上并没有更新列表中的数据框。您必须在列表元素上应用所有这些更改，其中一种方法是使用函数。见下文：

def change(newtable):
    newtable = newtable.drop("Unnamed: 36", axis=1)
    newtable = to_numeric(newtable)
    newtable['Total'] = newtable.sum(axis=1)
    newtable.index = pd.to_datetime(newtable.index)
    return newtable

result=[change(i) for i in list_table]

或者，您可以遍历 list_table 的索引并更新如下项目：

for i in range(len(list_table)):
    newtable=list_table[i]
    newtable = newtable.drop("Unnamed: 36", axis=1)
    newtable = to_numeric(newtable)
    newtable['Total'] = newtable.sum(axis=1)
    newtable.index = pd.to_datetime(newtable.index)
    list_table[i]=newtable