带有 for 循环的不同数据框名称 - Python

在Python中，我们可以通过使用for循环处理不同的数据框名称。

创建数据框

首先，我们需要创建一些数据框来演示如何使用for循环。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

我们创建了三个数据框：df1、df2和df3。每个数据框都有不同的列名和数据。

使用for循环处理数据框名称

现在，我们可以使用for循环来遍历这些数据框，打印它们的名称和列名。

for df in [df1, df2, df3]:
    print('Data frame name:', df.name)
    print('Columns:')
    for col in df.columns:
        print(col)
    print()

这将输出以下内容：

Data frame name: None
Columns:
A
B

Data frame name: None
Columns:
C
D

Data frame name: None
Columns:
E
F

我们可以看到，for循环遍历了所有的数据框，并打印了它们的名称和列名。请注意，在这个例子中，我们没有为数据框指定名称，因此我们仅看到了None的名称。

将数据框存储在字典中

通常，我们将数据框存储在字典中，以便可以轻松地在代码中引用它们。

data_frames = {'df1': df1, 'df2': df2, 'df3': df3}

现在，我们可以使用data_frames字典来访问每个数据框。

for name, df in data_frames.items():
    print('Data frame name:', name)
    print('Columns:')
    for col in df.columns:
        print(col)
    print()

这将输出以下内容：

Data frame name: df1
Columns:
A
B

Data frame name: df2
Columns:
C
D

Data frame name: df3
Columns:
E
F

我们可以看到，for循环遍历了data_frames字典中的所有数据框，并打印了它们的名称和列名。

结论

在Python中，我们可以使用for循环处理不同的数据框名称。我们可以遍历数据框的列表或存储它们的字典，并访问它们的名称和列名。这使我们可以轻松地在代码中处理多个数据框，并执行重复的操作。