我有一个熊猫数据帧,我需要执行多个操作,以便所有数据都与其中一行相关。操作完成后,需要将数据框保存为引用数据框中该行的新数据框。这需要对每一行重复,所以到最后我会为数据帧中的每一行创建一个新的数据帧。
df
A B C D
1 10 20 30 60
2 20 10 10 20
3 0 0 10 10
(数据框操作)
A B C D
1 0 0 0 0
2 10 -10 -20 -40
3 -10 -20 -20 -50
需要调用它:df1
(对原始数据帧的另一种处理)
A B C D
1 -10 10 20 40
2 0 0 0 0
3 -20 -10 0 -10
需要将其另存为:df2 等.....
关于如何做到这一点的任何想法。
这是我的抨击:
my_list = df["index"].tolist()
for i in my_list:
df + i = #the dataframe after manipulation
答案 0 :(得分:0)
您可以迭代索引的值并使用Python字典存储映射到数据帧的索引值。
df_dict = {}
for idx in df.index:
df_current = # do some dataframe manipulation
df_dict[idx] = df_current
答案 1 :(得分:0)
如何将它们添加到字典中:
dataframes = {}
dataframes["df2"] = #dataframe after manipulation
答案 2 :(得分:0)
IIUC,您可以将数据框存储在列表中。
list_df = []
list_df.append(df)
list_df.append(df * 10)
list_df.append(df / 100)
print(list_df[0])
A B C D
1 10 20 30 60
2 20 10 10 20
3 0 0 10 10
print(list_df[1])
A B C D
1 100 200 300 600
2 200 100 100 200
3 0 0 100 100
print(list_df[2])
A B C D
1 0.1 0.2 0.3 0.6
2 0.2 0.1 0.1 0.2
3 0.0 0.0 0.1 0.1