Pandas 使用 for 循环创建多个数据框答案

【问题标题】：Pandas Creating multiple data frames using for loopPandas 使用 for 循环创建多个数据框
【发布时间】：2020-11-16 07:22:39
【问题描述】：

我正在寻找高效的 Python 代码来：

1.创建多个数据框 2. 循环遍历多个数据帧

例如，在我的代码中：

os.chdir(EU_path)
csv_files = glob.glob(EU_path + '\*.csv')
list_EU_data = []
for filename in csv_files:
    data = pd.read_csv(filename)
    list_EU_data.append(data)

list_EU_data 是来自 10 个欧洲国家/地区的 10 个产品销售 csv 文件的列表。例如，list_EU_data[0] 返回一个数据框，其中包含与销售信息相关的列。

在这里，我想在预处理数据帧的同时创建多个数据帧，例如，

首先选择列

EU[0] = list_EU_data[0].iloc[:, [0, 1]]
EU[1] = list_EU_data[1].iloc[:, [0, 1]]
...continues...
EU[9] = list_EU_data[9].iloc[:, [0, 1]]

接下来，从每个数据帧中，我想将 0 值替换为 1 并迭代所有数据帧：

EU[0].iloc[:, 1] = EU[0].iloc[:, 1].replace(0, 1)
EU[1].iloc[:, 1] = EU[1].iloc[:, 1].replace(0, 1)
...continues...
EU[9].iloc[:, 1] = EU[9].iloc[:, 1].replace(0, 1)

使用for循环，编写上述代码最有效的方法是什么？

【问题讨论】：

1. Create multiple data frames 的代码是什么？
我在帖子中更新了代码以显示数据文件

标签： python pandas loops

【解决方案1】：

如果需要使用DataFrames 列表的循环解决方案：

for i, df1 in enumerate(EU):
    df1 = df1.iloc[:, [0, 1]]
    df1.iloc[:, 1] = df1.iloc[:, 1].replace(0, 1)
    EU[i] = df1

也可以更改您的代码：

os.chdir(EU_path)
csv_files = glob.glob(EU_path + '\*.csv')
list_EU_data = []
for filename in csv_files:
    data = pd.read_csv(filename)
    data = data.iloc[:, [0, 1]]
    data.iloc[:, 1] = data.iloc[:, 1].replace(0, 1)
    list_EU_data.append(data)

【讨论】：

在你的第一段代码中，'AttributeError: 'list' object has no attribute 'iloc'
@SuhwanChung - 这里df 不是列表，而是拆分前的DataFrame。
@SuhwanChung - 现在更好地理解了，需要什么，所以编辑了答案。

【解决方案2】：

请参考我的评论：https://stackoverflow.com/a/64798278/9967586 用于创建多个数据帧并循环这些 dfs

【讨论】：