Comment créer efficacement plusieurs DataFrames Pandas dans une boucle ?

Création de plusieurs DataFrames dans une boucle

Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, il peut être nécessaire de créer plusieurs dataframes en fonction de différents critères. Une façon de procéder consiste à utiliser une boucle pour parcourir une liste ou un tableau de noms d'entreprises et créer un nouveau dataframe pour chaque entrée.

Cependant, tenter de créer un dataframe nommé d'après une variable générée dynamiquement peut être problématique. La nature dynamique de Python permet la création de variables et de structures de données pendant l'exécution. Cependant, il n'est pas recommandé d'attribuer un dataframe directement à une variable portant le nom d'une entreprise, comme le montre le pseudocode ci-dessous.

for c in companies:
    c = pd.DataFrame()

Pour éviter les conflits de noms et préserver la clarté, il est conseillé d'utiliser un dictionnaire, d, pour contenir les dataframes indexées par nom d'entreprise.

d = {}
for name in companies:
    d[name] = pd.DataFrame()

# Retrieve a specific dataframe
dataframe_of_company_x = d[x]

# Operate on all companies
for name, df in d.items():
    # ...

Cette approche garantit que les noms des dataframes sont statiques et explicitement liés aux noms d'entreprise. Il permet également de récupérer et de manipuler facilement des trames de données individuelles et multiples.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!