在循环中创建多个数据帧

Question

我有一张单子，每个条目都是公司名称

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

我想为列表中的每个条目创建一个新的数据框。

有点像

（伪码）

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

我想办法做这件事，但找不到。有什么想法吗？

Answer 1

为了在@maxymoo的答案下面加下划线，动态地向Python名称空间添加名称几乎总是一个坏主意（code smell）。原因有很多，最突出的是：

1. 创建的名称可能很容易与逻辑已使用的变量冲突。

2. 由于名称是动态创建的，因此通常也会使用动态技术来检索数据。

这就是为什么在语言中包含了听写。正确的方法是：

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

现在你可以写一个dict comprehension表达式来做同样的事情，但是有些人觉得它不太可读：

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

一旦创建了d，公司x的DataFrame就可以作为d[x]检索，这样就可以很容易地查找特定的公司。要对所有公司进行操作，通常会使用如下循环：

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

在Python 2中，您最好编写

for name, df in d.iteritems():

因为这样可以避免实例化(name, df)元组的列表。

Answer 2

您可以这样做（尽管如果这将是面向公共的代码，请非常小心地使用exec）

for c in companies:
     exec('{} = pd.DataFrame()'.format(c))

Answer 3

除了以上的答案之外。如果您需要创建空数据帧，但如果您需要基于某些筛选创建多个数据帧，则上述操作将完美无缺：

假设您得到的列表是某个数据帧的一列，并且您希望为每个唯一的公司从较大的数据帧创建多个数据帧：

1. 首先取公司的唯一名称：

   compuniquenames = df.company.unique()
   

2. 创建数据帧字典以存储数据帧

   companydict = {elem : pd.DataFrame() for elem in compuniquenames}
   

以上两项已经在岗位上：

for key in DataFrameDict.keys():
    DataFrameDict[key] = df[:][df.company == key]

以上将为所有具有匹配记录的唯一公司提供一个数据框架。