루프에서 여러 Pandas DataFrame을 만드는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

루프에서 여러 데이터 프레임 생성: 접근 방식 분석

데이터 분석에서는 다양한 엔터티에 대해 여러 데이터 프레임을 생성해야 하는 경우가 많습니다. 이는 루프를 사용하여 달성할 수 있지만 가장 좋은 접근 방식은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.

한 가지 방법은 회사 이름 목록의 각 항목에 대해 새 데이터 프레임을 만드는 것입니다.

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

이 접근 방식은 간단하지만 이미 사용 중인 변수와의 이름 지정 충돌을 방지할 수는 없습니다. 또한 데이터 검색을 위한 동적 기술에 의존하면 코드 가독성이 저하될 수 있습니다.

더 적합한 접근 방식은 사전을 사용하여 데이터 프레임을 저장하는 것입니다. 여기서 키는 회사 이름입니다.

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

또는 더 간결한 사전 이해를 사용:

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

이 접근 방식은 데이터 프레임의 고유한 이름을 보장하고 다음을 허용합니다. 간편한 조회 및 반복:

for name, df in d.items():
    # operate on dataframe 'df' for company 'name'

Python 2에서는 튜플 목록 인스턴스화를 방지하기 위해 iteritems()를 사용하는 것이 좋습니다.

요약하면 루프에서 여러 데이터프레임을 생성하는 것은 일반적인 작업에서 접근 방식 선택은 네임스페이스 관리, 데이터 검색 방법 및 코드 가독성과 같은 요소에 따라 달라집니다. 사전을 사용하는 것은 일반적으로 엔터티 이름별로 데이터 프레임을 구성하고 액세스하는 모범 사례로 간주됩니다.

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