Question

我是Python的新手，并且可能是一个基本问题。

我导入了许多Pandas Dataframes，其中包含不同行业的库存数据。所以所有列都是相同的，只是使用不同的数据框名称。

我需要在一些列上做很多不同的小操作，我可以一次弄清楚如何在一个Dataframe上做，但我需要弄清楚如何循环不同的帧并做每个人都有相同的操作。

例如对于一个DF我做：

ConsumerDisc['IDX_EST_PRICE_BOOK']=1/ConsumerDisc['IDX_EST_PRICE_BOOK']
ConsumerDisc['IDX_EST_EV_EBITDA']=1/ConsumerDisc['IDX_EST_EV_EBITDA']
ConsumerDisc['INDX_GENERAL_EST_PE']=1/ConsumerDisc['INDX_GENERAL_EST_PE']
ConsumerDisc['EV_TO_T12M_SALES']=1/ConsumerDisc['EV_TO_T12M_SALES']
ConsumerDisc['CFtoEarnings']=ConsumerDisc['CASH_FLOW_PER_SH']/ConsumerDisc['TRAIL_12M_EPS']

而不是仅仅为接下来的10个扇区复制和粘贴此代码，我想以某种方式在循环中进行，但我无法弄清楚如何通过变量访问df，例如：

CS=['ConsumerDisc']
CS['IDX_EST_PRICE_BOOK']=1/CS['IDX_EST_PRICE_BOOK']

所以我可以创建一个df名称列表并循环遍历它。

希望你能举一个小例子来说明这一点。

Answer 1

你可能正在寻找像这样的东西

for df in (df1, df2, df3):
    df['IDX_EST_PRICE_BOOK']=1/df['IDX_EST_PRICE_BOOK']
    df['IDX_EST_EV_EBITDA']=1/df['IDX_EST_EV_EBITDA']
    df['INDX_GENERAL_EST_PE']=1/df['INDX_GENERAL_EST_PE']
    df['EV_TO_T12M_SALES']=1/df['EV_TO_T12M_SALES']
    df['CFtoEarnings']=df['CASH_FLOW_PER_SH']/df['TRAIL_12M_EPS']

这里我们迭代我们放在元组数据结构中的数据帧，这有意义吗？

Answer 2

你的意思是这样吗？

import pandas as pd
d = {'a' : pd.Series([1, 2, 3, 10]), 'b' : pd.Series([2, 2, 6, 8])}
z = {'d' : pd.Series([4, 2, 3, 1]), 'e' : pd.Series([21, 2, 60, 8])}
df = pd.DataFrame(d)
zf = pd.DataFrame(z)

df.head()

    a  b
0   1  2
1   2  2
2   3  6
3  10  8

df = df.apply(lambda x: 1/x)

df.head()

      a         b
0   1.0  0.500000
1   2.0  0.500000
2   3.0  0.166667
3  10.0  0.125000

您有更多功能，因此您可以创建一个功能，然后只需apply每个DataFrame。或者，您也可以将这些lambda函数仅应用于特定列。因此，假设您只想将1 /列应用于每一列，但最后一个（通过您的示例，我假设它最终）您可以df.ix[:, :-1].apply(lambda x : 1/x)。

循环遍历不同的Pandas Dataframes

2 个答案: