将相同的功能应用于多个熊猫数据框以获取数据框

Question

我试图将相同的功能应用于多个熊猫数据框，但结果是一个对象，而我需要数据框作为结果。我也尝试过使用“广播”，但这并没有太大帮助

以下是基本上为索引列分配名称的功能：

def assign_name(name_df):
  name_df.index.name="Fields"

＆我将其应用于唯一性和偏度数据帧，该数据帧基本上由每个字段和偏度的唯一值的数量组成：

uniques,skewness = (df.apply(assign_name)for df in [uniques,skewness])

唯一性和偏度的数据类型是object：

dtype: object

有人可以帮我解决这个问题吗？

Answer 1

def assign_name(x):
  x.index.name="Fields"
  return x

ll = [type(x) for x in [assign_name(df) for df in [df1, df2]]
print(ll)

Answer 2

使用pipe并确保您的函数使用return：

def assign_name(name_df):
    name_df.index.name="Fields"
    return df

uniques, skewness = (df.pipe(assign_name)for df in [uniques,skewness])

Answer 3

该函数保持不变，只是添加了一个返回：     def Assign_name（name_df）：         name_df.index.name =“字段”         返回（name_df） 将所有数据框存储为列表并在列表上应用功能：
    list_df = [唯一性，偏度，df1_transposed，coltypes]     list_df = [list_df中df的df.pipe（assign_name）] 就像访问列表元素一样访问每个数据框：     list_df [3]