如何基于值列表在循环中高效创建多个 Pandas DataFrame？

在循环中创建多个 Dataframe

在 Python 脚本中，您可能会遇到这样的场景：您希望基于给定值列表。使用 Pandas 库可以有效地完成此任务。

考虑以下代码片段：

companies = ['AA', 'AAPL', 'BA', ....., 'YHOO']

# Create an empty dictionary
df_dict = {}

# Iterate over the companies
for company in companies:
    # Create a new dataframe for the current company
    df_dict[company] = pd.DataFrame()

此解决方案不是像最初的方法那样动态为变量分配名称，而是使用字典来存储数据帧。每个数据框都分配了一个与公司名称相对应的唯一键。

要访问特定数据框，只需使用以下语法：

df_dict['AA'] # dataframe for company 'AA'

您还可以使用项目迭代所有数据框() 方法：

for name, df in df_dict.items():
    # Operate on the dataframe for company 'name'

此方法提供了一种结构化且高效的方法来管理多个数据帧，同时确保每个数据帧与其各自的关联公司标识符。

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