使用循环创建多个数据框答案

【问题标题】：Creating multiple dataframes with a loop使用循环创建多个数据框
【发布时间】：2018-07-30 23:26:53
【问题描述】：

这无疑反映了我缺乏知识，但我在网上找不到任何帮助。我对编程很陌生。我想加载 6 个 csv 并对它们做一些事情，然后再组合它们。以下代码遍历每个文件，但只创建一个数据帧，称为df。

files = ('data1.csv', 'data2.csv', 'data3.csv', 'data4.csv', 'data5.csv', 'data6.csv')
dfs = ('df1', 'df2', 'df3', 'df4', 'df5', 'df6')
for df, file in zip(dfs, files):
    df = pd.read_csv(file)
    print(df.shape)
    print(df.dtypes)
    print(list(df))

【问题讨论】：

我认为您创建了 6 个数据框，但只保留最后一个。正确的？ df 在每次迭代中都会被覆盖。顺便提一句。第二行是否缺少几个引号？
第一行也缺少引号。您的代码甚至没有通过语法检查，更不用说它会创建单个数据框了。
谢谢。引号在我的本地代码中。我只是草率地为帖子缩写它。
您可以将它们存储在一个列表中，然后再连接数据帧，即在for 循环之前、ls = []、for 循环中的最后一行ls.append(df)，然后在 for 循环之后pd.concat(ls)

标签： python-3.x pandas dictionary for-loop

【解决方案1】：

我认为你认为你的代码正在做一些它实际上并没有做的事情。

具体来说，这一行：df = pd.read_csv(file)

您可能会认为，在通过for 循环的每次迭代中，该行正在执行和修改，df 被dfs 中的字符串替换，file 被files 中的文件名替换。虽然后者是正确的，但前者不是。

for 循环的每次迭代都在读取一个 csv 文件并将其存储在变量 df 中，从而有效地覆盖在上一个 for 循环中读取的 csv 文件。换句话说，for 循环中的df 不会被您在dfs 中定义的变量名替换。

这里的关键点是字符串（例如，'df1'、'df2' 等）在执行代码时不能被替换并用作变量名。

实现所需结果的一种方法是将pd.read_csv() 读取的每个 csv 文件存储在字典中，其中键是数据帧的名称（例如，'df1'、'df2' 等），值是pd.read_csv() 返回的数据帧。

list_of_dfs = {}
for df, file in zip(dfs, files):
    list_of_dfs[df] = pd.read_csv(file)
    print(list_of_dfs[df].shape)
    print(list_of_dfs[df].dtypes)
    print(list(list_of_dfs[df]))

然后您可以像这样引用每个数据框：

print(list_of_dfs['df1'])
print(list_of_dfs['df2'])

您可以在此处了解有关词典的更多信息：

https://docs.python.org/3.6/tutorial/datastructures.html#dictionaries

【讨论】：

非常真实！ :)
我以为我读到你可以使用字符串作为变量名，但你不应该这样做。
你是对的。您可以将它们用作变量名，但这样做的方式会使您的代码更难理解。具体来说，您可以编写：eval(s + "=1")，并且如果s 是符合 Python 变量命名约定的字符串，则此代码会将 1 分配给名称存储在 s 中的变量。有一篇关于为什么你不应该在这里使用eval link stackoverflow.com/questions/1933451/… 的好帖子。
是否可以通过使用 df1 而不是 list_of_dfs['df1'] 来引用每个数据帧？

【解决方案2】：

使用字典来存储您的 DataFrames 并按名称访问它们

files = ('data1.csv', 'data2.csv', 'data3.csv', 'data4.csv', 'data5.csv', 'data6.csv')
dfs_names = ('df1', 'df2', 'df3', 'df4', 'df5', 'df6')
dfs ={}
for dfn,file in zip(dfs_names, files):
    dfs[dfn] = pd.read_csv(file)
    print(dfs[dfn].shape)
    print(dfs[dfn].dtypes)
print(dfs['df3'])

使用列表来存储数据帧并通过索引访问它们

files = ('data1.csv', 'data2.csv', 'data3.csv', 'data4.csv', 'data5.csv', 'data6.csv')
dfs = []
for file in  files:
    dfs.append( pd.read_csv(file))
    print(dfs[len(dfs)-1].shape)
    print(dfs[len(dfs)-1].dtypes)
print (dfs[2])

不存储中间 DataFrame，只需处理它们并添加到结果 DataFrame 中。

files = ('data1.csv', 'data2.csv', 'data3.csv', 'data4.csv', 'data5.csv', 'data6.csv')
df = pd.DataFrame()
for file in  files:
    df_n =  pd.read_csv(file)
    print(df_n.shape)
    print(df_n.dtypes)
    # do you want to do
    df = df.append(df_n)
print (df)

如果您要以不同方式处理它们，则不需要通用结构来存储它们。做简单的独立。

df = pd.DataFrame()
def do_general_stuff(d): #here we do common things with DataFrame
    print(d.shape,d.dtypes)

df1 = pd.read_csv("data1.csv")
# do you want to with df1

do_general_stuff(df1)
df = df.append(df1)
del df1

df2 = pd.read_csv("data2.csv")
# do you want to with df2

do_general_stuff(df2)
df = df.append(df2)
del df2

df3 = pd.read_csv("data3.csv")
# do you want to with df3

do_general_stuff(df3)
df = df.append(df3)
del df3

# ... and so on

还有一种令人讨厌的方式，但不要问它是如何工作的:)

from collections import namedtuple
files = ['data1.csv', 'data2.csv', 'data3.csv', 'data4.csv', 'data5.csv', 'data6.csv']

df = namedtuple('Cdfs',
                ['df1', 'df2', 'df3', 'df4', 'df5', 'df6']
               )(*[pd.read_csv(file) for file in files])

for df_n in df._fields:
    print(getattr(df, df_n).shape,getattr(df, df_n).dtypes)

print(df.df3)

【讨论】：

【解决方案3】：

字典也可以存储它们

import pandas as pd
from pprint import pprint

files = ('doms_stats201610051.csv', 'doms_stats201610052.csv')
dfsdic = {}
dfs = ('df1', 'df2')
for df, file in zip(dfs, files):
  dfsdic[df] = pd.read_csv(file)
  print(dfsdic[df].shape)
  print(dfsdic[df].dtypes)
  print(list(dfsdic[df]))

print(dfsdic['df1'].shape)
print(dfsdic['df2'].shape)

【讨论】：