如何在 Python 中创建数据框数组

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何在 Python 中创建数据框数组

【英文标题】：How to create an array of dataframes in Python

【发布时间】：2016-02-27 17:27:45

【问题描述】：

我想写一段代码来创建多个dataFrames数组，它们的名称格式为word_0000，其中四位数字是月份和年份。 我想做的一个例子是创建以下数据框：

df_0115, df_0215, df_0315, ... , df_1215
stat_0115, stat_0215, stat_0315, ... , stat_1215

【问题讨论】：

更好地使用字典df['0115'], df['0215'], stat['0115'], stat['0215']等，

【参考方案1】：

df 将拥有您需要的所有 CSV 文件。 df[0] 访问第一个

df=[]    
files = glob.glob("*.csv")
    for a in files:
        df.append( pd.read_csv(a))

【参考方案2】：

我建议您创建一个字典来保存DataFrames。这样您就可以使用month-day 键对它们进行索引：

import datetime as dt 
import numpy as np
import pandas as pd

dates_list = [dt.datetime(2015,11,i+1) for i in range(3)]
month_day_list = [d.strftime("%m%d") for d in dates_list]

dataframe_collection =  

for month_day in month_day_list:
    new_data = np.random.rand(3,3)
    dataframe_collection[month_day] = pd.DataFrame(new_data, columns=["one", "two", "three"])

for key in dataframe_collection.keys():
    print("\n" +"="*40)
    print(key)
    print("-"*40)
    print(dataframe_collection[key])

上面的代码打印出如下结果：

========================================
1102
----------------------------------------
        one       two     three
0  0.896120  0.742575  0.394026
1  0.414110  0.511570  0.268268
2  0.132031  0.142552  0.074510

========================================
1103
----------------------------------------
        one       two     three
0  0.558303  0.259172  0.373240
1  0.726139  0.283530  0.378284
2  0.776430  0.243089  0.283144

========================================
1101
----------------------------------------
        one       two     three
0  0.849145  0.198028  0.067342
1  0.620820  0.115759  0.809420
2  0.997878  0.884883  0.104158

【讨论】：

谢谢佩德罗！有必要像这样做new_dataframe =A 和dataframe_collection[month_day] = new_dataframe 吗？我刚刚做了dataframe_collection[month_day] = A。

我也很好奇为什么打印程序会以随机顺序打印数据帧！在我的情况下，这并不重要，这只是一个普遍的问题。

嗨安娜，你所做的是正确的。不需要new_dataframe 中间变量。我更新了答案以反映这一点。至于打印结果的随机顺序，这与 python 的字典实现有关。字典键值对存储在称为哈希表的数据结构中。这种数据结构是为非常快速的查找而设计的，作为实现这一点的算法的一部分，密钥存储在其中的方式可以是随机的。

如果您的应用程序需要您以排序方式遍历字典键，我建议您导入 collections 模块并使用 OrderedDict 而不是普通的 dict 来收集您的数据框：dataframe_collection = collections.OrderedDict()