首页>Python-如何在传递某些功能后,不追加等,在“ for循环”中返回相同的数据帧？

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这个问题已经在这里有了答案：            >            How do I create a variable number of variables?                                    16个
我有三个要裁剪的数据框,定义了一个函数.

def croping(data, start_date='2017-04-10 00:00:00', end_date='2018-05-31 21:55:00' ):
    return data.loc[start_date:end_date]

我知道这有点多余,但是我正在尝试学习如何使用用户定义的函数.

然后,我想在数据框列表上使用此功能；

df_list = [df1, df2, df3]

哪里

df1= 
Timestamp                A          B          C          D          E                        
2017-04-01 00:00:00  106.46451   98.94002  118.59085  100.83779  108.89098
2017-04-01 00:05:00  105.74346   98.93000  113.47805   86.77218  105.37943
2017-04-01 00:10:00  105.99000   99.15727  115.48461   96.76406  106.55555
2017-04-01 00:15:00  105.04311   98.93000  112.15814   88.38959 104.71931
...                  ...         ...       ...         ...

等等

然后,我试图运行一个for循环来裁剪每个数据框

for name in df_list:
    holding = croping(name)

如果我这样做,则需要将保持的数据帧附加在一起,是否有一种方法可以在每次迭代中将裁剪的数据帧称为不同的东西？像这样的东西；

for name in df_list:
    name_cropped = croping(name)

名称在每次迭代中都会更改,因此我剩下df1_cropped,df2_cropped等.

也许最好的方法不是使用for循环,我仍在学习

解决方法:

您有两种选择.您可以按列表中的位置索引数据框.在这种情况下,您可以使用列表推导.使用pd.DataFrame.pipe将是Pandorable方法,因为它有助于方法链接：

df_list = [df1, df2, df3]
df_croped = [df.pipe(croping) for df in df_list]

但是,您可能会发现使用字典更干净：

df_dict = dict(enumerate((df1, df2, df3), 1))
df_croped = {k: v.pipe(croping) for k, v in df_dict.items()}

然后,您可以分别通过df_dict [0]或df_croped [0]访问原始或未裁剪的第一个数据帧.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的首页>Python-如何在传递某些功能后,不追加等,在“ for循环”中返回相同的数据帧？全部内容，希望文章能够帮你解决首页>Python-如何在传递某些功能后,不追加等,在“ for循环”中返回相同的数据帧？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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