Question

代替：

a=pd.DataFrame()

d=pd.DataFrame()

c=pd.DataFrame()

d=pd.DataFrame()

e=pd.DataFrame()

一次

一次。有没有一种快速的方法可以用空的数据框初始化所有变量？因为最终我想使用for循环将数据帧值分配给

var_names=[a,b,c,d,e]

基本上，我需要将较大的数据框的值分配给具有目标名称的小数据框（可能是复杂的名称，只是为了便于理解）

variables=[ag_2018,al_2018,au_2018,bu_2018,cu_2018,fu_2018,hc_2018,
           ni_2018,pb_2018,rb_2018,ru_2018,sn_2018,sp_2018,wr_2018,
           zn_2018]

for var in variables:
    var=(a portion of a much bigger dataframe)

这些是我的代码。 Python不允许我显示错误：ag_2018未定义。

我看到了一些使用dict的建议，因为我对dict不太熟悉，所以有人可以提供更多有关如何应用它的详细信息。谢谢。

Answer 1

假设您必须制作n个空数据框并将其放入列表中，您可以借助列表理解来做类似的事情。

n = 10

df_list = [pd.DataFrame() for x in range(n)]

您可以使用dict进行类似操作，以便可以使用非int键，

import pandas as pd
df_dict = dict(('df_' + str(x), pd.DataFrame()) for x in range(10))

Answer 2

如果您正在寻找DataFrames的列表，则应该能够使用如下列表理解来做到这一点： [pd.Dataframe() for var in var_names]

Answer 3

如果要使用字典：

SELECT category.cat_id AS catId, category.cat_parent_id AS catParentId, subcategory.cat_id AS subcatId,subcategory.cat_parent_id AS subcatParentId, category.cat_name, CONCAT( IFNULL(subcategory.cat_parent_id, category.cat_parent_id), category.cat_parent_id, category.cat_id, category.cat_name) AS sorter FROM ticket_categories AS category LEFT JOIN ticket_categories AS subcategory ON subcategory.cat_parent_id = category.cat_id GROUP BY category.cat_id ORDER BY sorter = ['a'，'b'，'c'，'d']`

df_names

然后通过以下方式使用df_list = [pd.DataFrame() for df in df_names]和dict()通过两个列表对字典进行类型转换：

zip()

Answer 4

您可以尝试下面的两个代码。

import pandas as pd
df_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
for i in df_list:
    i = pd.DataFrame()

如何创建多个空数据框？

4 个答案: