Python 如何迭代数据帧列表？

基本上，我有5个pd.dataframes，名为=

df0、df1、df2、df3、df4

。我想做的是使用for循环向这5个数据帧添加数据。类似于：

但是，当您这样做时（或使用单独列表而不是枚举时），“dataset”返回数据集，而不是名称（即df0）。我怎样才能解决这个问题。例如，第二次迭代的输出应为：

---

编辑：我也尝试过字典，例如{'df0'：df0…etc}，但是，它再次打印数据集而不是数据集“变量名”。

编辑：重写解决方案以提供一些适当的实践

所以问题是你有一大堆的值需要通过重新分配来更新。如果你有df1，df2，…，可能你更愿意把它们列在一个列表中

无论如何，使用列表也是我解决这个问题的方法

dfs = [df0, df1, df2, ...]
dfs = [pd.concat([df, NEW_DATA]) for df in dfs]
[df0, df1, df2, ...] = dfs

---

看看，如果您只是一般使用

dfs

，并参考

dfs[0]

而不是

df0

，这个解决方案是如何免费提供的？

您可以将新的

df

重新分配到您的列表中：

#设置示例
df0=pd.DataFrame（np.random.randint（0,10，（3,2）））
df1=pd.DataFrame（np.random.randint（0,10，（3,2）））
df2=pd.DataFrame（np.random.randint（0,10，（3,2）））
#然后
lst=[df0，df1，df2]
对于i，枚举中的df（lst）：
newdata=pd.DataFrame（[[0,0]，[0,0]]）#（比如说）
lst[i]=df.append（newdata）
df0，df1，df2=lst

>>df0
0  1
0  8  7
1  9  1
2  5  6
0  0  0
1  0  0

---

但是，顺便说一句，如果您想通过名称而不是索引来引用数据帧集合，那么最好将数据帧集合存储在一个

目录中而不是列表中。
那么
pd.concat（[df0，df1，df2，df3，df4]）如何？
？这不起作用。由于数据插补算法的原因，这些数据集应包含不同的值。该算法输出5个不同版本的“猜测”缺失数据，我想将其附加到单独的数据集（在本例中为df0…df4）。基本上，我尝试的是运行一个输出N个数据帧的数据插补算法（在本例中为5）。我运行了Y次算法（每个位置都有一个缺失值），我想将5个数据帧中的每一个都附加到我创建的数据帧中：df0、df1、df2、df3、df4。不清楚为什么需要数据帧的名称？好的，我可能知道你的意思：你想重新分配给有问题的数据帧，但按照你的方式，它只会用一个新值覆盖局部变量，但不会更改原始值。通过写回
d[name]
，这可能会修复它
for i, dataset in enumerate([df0,df1,df2,df3,df4]):
    df1 = pd.concat([df1, NEW_DATA])

dfs = [df0, df1, df2, ...]
dfs = [pd.concat([df, NEW_DATA]) for df in dfs]
[df0, df1, df2, ...] = dfs