循环遍历熊猫数据框列表答案

【问题标题】：Looping through a list of pandas dataframes循环遍历熊猫数据框列表
【发布时间】：2017-06-08 07:54:44
【问题描述】：

给你的两个小熊猫问题。

我有一个要应用过滤器的数据框列表。
```
countries = [us, uk, france]
for df in countries:
    df = df[(df["Send Date"] > '2016-11-01') & (df["Send Date"] < '2016-11-30')] 
```
当我运行它时，df 之后不会改变。这是为什么？如果我遍历数据框以创建一个新列，如下所示，这可以正常工作，并更改列表中的每个 df。
```
 for df in countries:
      df["Continent"] = "Europe"
```
作为后续问题，当我为不同国家/地区创建数据框列表时，我注意到一些奇怪的事情。我定义了列表，然后将转换应用于列表中的每个 df。在我转换了这些不同的 dfs 之后，我再次调用了该列表。我惊讶地发现列表仍然指向未更改的数据框，我不得不重新定义列表以更新结果。任何人都可以解释为什么会这样吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

看一下this answer，可以看到for df in countries:等价于

for idx in range(len(countries)):
    df = countries[idx]
    # do something with df

这显然不会真正修改您列表中的任何内容。在这样的循环中迭代列表时修改列表通常是不好的做法。

更好的方法是列表理解，您可以尝试类似

 countries = [us, uk, france]
 countries = [df[(df["Send Date"] > '2016-11-01') & (df["Send Date"] < '2016-11-30')]
              for df in countries]

请注意，使用这样的列表推导式，我们实际上并没有修改原始列表 - 相反，我们正在创建一个新列表，并将其分配给保存原始列表的变量。

此外，您可能会考虑将所有数据放在单个 DataFrame 中，并带有额外的国家/地区列或类似的东西 - Python 级别的循环通常较慢，并且使用 DataFrame 列表通常比使用单个 DataFrame，它可以充分利用矢量化的 pandas 方法。

【讨论】：

【解决方案2】：

为什么

for df in countries:
    df["Continent"] = "Europe"

修改国家，而

for df in countries:
    df = df[(df["Send Date"] > '2016-11-01') & (df["Send Date"] < '2016-11-30')]

没有，请参阅why should I make a copy of a data frame in pandas。 df 是对国家/地区实际 DataFrame 的引用，而不是实际 DataFrame 本身，但对引用的修改也会影响原始 DataFrame。声明一个新列是一种修改。但是，获取子集并不是一种修改。它只是改变了原始 DataFrame 中引用所指的内容。

【讨论】：