Apakah Cara Terbaik untuk Mencipta Berbilang Bingkai Data Panda dalam Gelung?

Mencipta Berbilang Bingkai Data dalam Gelung: Analisis Pendekatan

Dalam analisis data, selalunya perlu mencipta berbilang bingkai data untuk entiti yang berbeza. Ini boleh dicapai menggunakan gelung, tetapi pendekatan terbaik bergantung pada keperluan khusus.

Satu kaedah ialah mencipta kerangka data baharu untuk setiap entri dalam senarai nama syarikat:

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

Pendekatan ini mudah tetapi tidak menghalang konflik penamaan dengan pembolehubah yang sudah digunakan. Selain itu, bergantung pada teknik dinamik untuk mendapatkan data mungkin menjejaskan kebolehbacaan kod.

Pendekatan yang lebih sesuai ialah menggunakan kamus untuk menyimpan bingkai data, dengan kuncinya ialah nama syarikat:

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

atau menggunakan pemahaman dict yang lebih ringkas:

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

Pendekatan ini memastikan nama unik untuk bingkai data dan membolehkan carian dan lelaran mudah:

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

Dalam Python 2, menggunakan iteritems() adalah lebih baik untuk mengelakkan daripada membuat instantiate senarai tupel.

Ringkasnya, semasa mencipta berbilang bingkai data dalam gelung adalah tugas biasa, pilihan pendekatan bergantung pada faktor seperti pengurusan ruang nama, kaedah mendapatkan data dan kebolehbacaan kod. Menggunakan kamus biasanya dianggap sebagai amalan terbaik untuk mengatur dan mengakses bingkai data mengikut nama entiti.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah Cara Terbaik untuk Mencipta Berbilang Bingkai Data Panda dalam Gelung?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!