使用全局變量（）調用熊貓數據框內部For循環

Question

我在python中遍歷50個文件，並將它們分別轉換爲熊貓數據框。然後，從每個數據幀中，我根據原始數據幀中特定字段中的值創建三個新數據幀。這三個新框架具有新名稱，其中包括它們被過濾的值。

它的作品，耶！我得到我所有的數據幀！

的問題是，我使用的是一個全球性的（）調用創建這些數據幀，我不知道如何在不明確鍵入每個單獨的數據幀名到籽粒訪問它們。

爲什麼我想這樣做，你可能會問？

嗯，我想抓住所有的數據幀爲此在「CD」，例如，和append（UNION ALL），他們進入最終的數據幀。我不想明確地要求全部50個。我想遍歷數據框的列表來完成這個任務。

有關如何完成此操作或重寫代碼的任何建議？

我不熟悉iPython這些更密集的流程，所以改變一切。

filelist = os.listdir() 
    sum_list = ['CAKE', 'TWINKIES', 'DOUGHNUTS', 'CUPCAKES'] 
    for f in filelist: 
     state = re.match('((\w+){2})\_', f) 
     state_df = str(state.group(1)) + '_df' 
     data = pd.read_csv(f, low_memory = False) 
     df = pd.DataFrame(data) 
     for x in sum_list: 
      sdo = state_df + '_' + x.lower() 
      globals()[sdo] = pd.DataFrame(df.loc[df['summary_level'] == x]) 

Answer 1

我覺得一個更好的方法是創建自己的字典，而不是求助於全局變量！只需創建自己的附加列表或列表的字典？ （取決於分類）：

dfs = {} 
for f in filelist: 
    ... 
    df = pd.read_csv(f) # this returns a DataFrame 
    for x in sum_list: 
     ... 
     dfs[sdo] = df[df.summary_level == x] # again, this return a DataFrame 

你可以使用默認的字典，每一個分配給子詞典：

from collection import defaultdict 
dfs = defaultdict({}) 
... 
     dfs[x][sdo] = ... 

即dfs['CAKE']將所有蛋糕DataFrames。