蟒蛇大熊貓 - 編輯多個DataFrames用一個for循環

考慮的3種類型的字典和3個空DataFrames蟒蛇大熊貓 - 編輯多個DataFrames用一個for循環

dict0={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.93}} 
dict1={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.85}} 
dict2={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.98}} 
dicts=[dict0, dict1, dict2] 

df0=pd.DataFrame() 
df1=pd.DataFrame() 
df2=pd.DataFrame() 
dfs=[df0, df1, df2]

我想遞歸地修改循環中的3個Dataframes以下2所列出，使用以下行：

for df, dikt in zip(dfs, dicts): 
    df = df.from_dict(dikt, orient='columns', dtype=None)

然而，試圖檢索環路外的DF的實例1時，它仍然是空

print (df0)

將返回

Empty DataFrame 
Columns: [] 
Index: []

當從內部for循環打印DF，我們可以看到數據正確，雖然追加。

如何製作循環以便可以在循環外打印3個dfs的變化？

來源

2016-12-28 jim basquiat

在你的循環中，df只是一個臨時值，而不是對相應列表元素的引用。如果您想在迭代列表時修改列表，則必須按索引引用列表。你可以用Python的枚舉來做到這一點：

for i, (df, dikt) in enumerate(zip(dfs, dicts)): 
    dfs[i] = df.from_dict(dikt, orient='columns', dtype=None)

來源

2016-12-28 22:52:09 Blackecho

我沒有解釋爲什麼是這樣。然而一個解決方法是：

dict0={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.93}} 
dict1={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.85}} 
dict2={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.98}} 
dicts=[dict0, dict1, dict2] 

dfs = [] 

for dikt in dicts: 
    df = df.from_dict(dikt, orient='columns', dtype=None) 
    dfs.append(df)

現在

dfs[0]

回報

     actual 
2013-02-20 13:30:00 0.93

來源

2016-12-28 22:52:59 bouletta

離開這個在這裏，但@Blackecho好得多 – bouletta

你需要保持的參考DF對象，所以你可以嘗試：

for idx, dikt in enumerate(dicts): 
    dfs[idx] = dfs[idx].from_dict(dikt, orient='columns', dtype=None)

來源

2016-12-28 22:56:23 YOBA

這將完成地點！！！
請注 3驚呼

一個襯墊

[dfs[i].set_value(r, c, v) 
for i, dn in enumerate(dicts) 
for r, dr in dn.items() 
for c, v in dr.items()];

起來更直觀

for d, df in zip(dicts, dfs): 
    temp = pd.DataFrame(d).stack() 
    for (r, c), v in temp.iteritems(): 
     df.set_value(r, c, v) 

df0 

        actual 
2013-02-20 13:30:00 0.93

等量替代
沒有pd.DataFrame建設

for i, dn in enumerate(dicts): 
    for r, dr in dn.items(): 
     for c, v in dr.items(): 
      dfs[i].set_value(r, c, v)

這是爲什麼不同？
到目前爲止，所有其他答案都會將新數據框重新分配到數據框列表中的必需位置。他們打破了那裏的數據框。原始數據框保留爲空，而新的非空列表保留在列表中。

該解決方案就地編輯數據幀，確保原始數據框更新爲新信息。

每OP：

然而，試圖檢索環路外的DF的實例1時，它仍然是空

時機
這也相當快

設置

dict0={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.93}} 
dict1={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.85}} 
dict2={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.98}} 
dicts=[dict0, dict1, dict2] 

df0=pd.DataFrame() 
df1=pd.DataFrame() 
df2=pd.DataFrame() 
dfs=[df0, df1, df2]

來源

2016-12-28 23:03:54 piRSquared

你的三個for循環解決不必要的解構現有類型的字典。 – 2016-12-29 00:24:07

@fuzzyhedge否，它不，我需要得到這些鍵和值，以便使用'set_value'。使用'set_value'或'pd.DataFrame.at'或'pd.DataFrame.loc'是我能想到的編輯數據幀的唯一選項。爲了得到那些行，列，值組合，我不得不迭代。我本可以使用一個數據幀構造函數來遍歷它，但這是不必要的。 – piRSquared

一行。

>>>df_list = [df.from_dict(dikt, orient='columns', dtype=None) for (df, dikt) in zip(dfs, dicts)] 

>>>df_list 
[      actual 
2013-02-20 13:30:00 0.93, 
         actual 
2013-02-20 13:30:00 0.85, 
         actual 
2013-02-20 13:30:00 0.98] 

>>>df_list[0] 
        actual 
2013-02-20 13:30:00 0.93

來源

2016-12-28 23:09:17

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