例如,我在工作空间中创建了5个pd.DataFrame
,它们是:
trade_i = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2))
trade_xt = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2))
trade_mmt = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2))
trade_pg = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2))
trade_fg = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2))
如您所见,所有类型均为pandas.core.frame.DataFrame
,并以trade_
开头:
type(trade_fg)
Out[508]: pandas.core.frame.DataFrame
那么,我该如何返回它们的列表?不只是返回列表中变量的名称。
到目前为止,我可以在这样的列表中获取变量startswtih trade_
的名称:
df_list = [x for x in dir() if x.startswith('trade_')]
df_list
Out[514]:
['trade_i',
'trade_xt',
'trade_mmt',
'trade_pg',
'trade_fg']
但这不是我想要的。 顺便说一下,我想在列表中返回这些dataFrame变量的原因是为每个变量追加一列。
答案 0 :(得分:1)
由于您只使用自己创建的字符串,因此使用eval
获取其值是安全的:
local_trade_variables = {x:eval(x) for x in dir() if x.startswith('trade_')}
制作名称值词典
或者您可以直接使用locals()
而不是dir()
已经本地变量的字典:
local_trade_variables = {key:val for key,val in locals().items() if key.startswith('trade_')}
答案 1 :(得分:1)
您可以使用eval()
按名称接收变量的引用,并使用isinstance()
检查它是否为DataFrame
,如下所示:
[eval(v) for v in dir()
if isinstance(eval(v), pd.DataFrame) and v.startswith('trade_')]
根据建议,您可能想要创建一个字典 - 除了您不需要该名称信息。在这种情况下,列表将足够好:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([4,5,6])
trade_df = pd.DataFrame([1,2,3])
data_frames = dict([(v, eval(v)) for v in dir()
if isinstance(eval(v), pd.DataFrame) and v.startswith('trade_')])