루프에서 여러 Pandas DataFrame을 효율적으로 생성하는 방법은 무엇입니까?

루프에 여러 데이터프레임 생성

대규모 데이터세트로 작업할 때 다양한 기준에 따라 여러 데이터프레임을 생성해야 할 수 있습니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 루프를 사용하여 회사 이름 목록이나 배열을 반복하고 각 항목에 대해 새 데이터 프레임을 생성하는 것입니다.

그러나 동적으로 생성된 변수의 이름을 딴 데이터 프레임을 생성하려고 하면 다음과 같은 작업이 수행될 수 있습니다. 문제가 있는. Python의 동적 특성으로 인해 런타임 중에 변수와 데이터 구조를 생성할 수 있습니다. 그러나 아래 의사 코드와 같이 회사 이름을 딴 변수에 데이터프레임을 직접 할당하는 것은 권장되지 않습니다.

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

이름 충돌을 피하고 명확성을 유지하려면 사전을 사용하는 것이 좋습니다. d, 회사 이름으로 색인화된 데이터 프레임을 보관합니다.

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():
    # ...

이 접근 방식은 데이터 프레임의 이름이 정적이고 회사에 명시적으로 연결되도록 보장합니다. 이름. 또한 개별 및 다중 데이터프레임을 쉽게 검색하고 조작할 수 있습니다.

위 내용은 루프에서 여러 Pandas DataFrame을 효율적으로 생성하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!