Python 在循环中创建多个数据帧

我有一个列表，每个条目都是一个公司名称

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

差不多

（伪代码）

我已经找到了一种方法来做这件事，但没有找到。有什么想法吗

您可以这样做（但如果这是面向公众的代码，显然要非常小心地使用

exec

）

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为了强调我对@maxymoo答案的评论，将名称动态添加到Python名称空间几乎总是一个坏主意（“”）。原因有很多，最突出的是：

创建的名称可能很容易与逻辑已经使用的变量冲突

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

这就是为什么该语言中包含了dicts。正确的方法是：

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

现在，你可以写一个单独的dict理解表达式来做同样的事情，但有些人发现它可读性较差：

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，因此您可以很容易地查找特定的公司。要在所有公司上运行，您通常会使用以下循环：

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

在Python2中，您可以更好地编写

for name, df in d.iteritems():

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因为这样可以避免实例化

（name，df）

元组的列表。

添加到上述伟大的答案中。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瑕：

假设您得到的列表是某个数据框的一列，并且您希望在较大的数据框中为每个独特的公司创建多个数据框：-

首先以公司的唯一名称为例：-

compuniquenames = df.company.unique()

创建数据帧字典以存储数据帧

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

以上两人已经在岗位上：

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

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以上内容将为所有具有匹配记录的唯一公司提供一个数据框。

下面是在循环中动态创建数据框的代码：

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

for eachCompany in companies:
    #Dynamically create Data frames
    vars()[eachCompany] = pd.DataFrame()

有关vars（）、locals（）和globals（）之间的差异，请参阅以下链接：

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您希望每个公司都在自己的列中，还是所有公司都在一列中？如果您希望每个公司都有一个数据框，每个公司将包含哪些数据？在ipython笔记本中，我得到文件“”，第1行S.1=pd.DataFrame（）^SyntaxError:如果我不使用循环，只使用randmo c值执行exec语句，例如format（'test'），则无效的syntaxIt不起作用。错误消息表示“S.1”不是有效的变量名，因为变量不能包含标点符号。您可以尝试通过将代码更改为

格式（c.replace（'.'，''）

来修复此问题。是的，我有一些公司名称中带有“.”。现在它工作了！，谢谢：）在Python名称空间中动态创建名称几乎总是一个坏主意。使用dict

d

和write

d[c]=pd.DataFrame（）

更为明智。例如，阅读，开始理解为什么这是一个坏主意。好的一点，我没有想到，但你是绝对正确的。这个答案教会了我很多。我不明白为什么另一个答案被接受，而这个答案显然更好。最初的提问者的声誉分数为67，所以可能有他们想要的答案（也许它是在什么地方投入生产的！）并且不再使用Stackoverflow。可能不幸的是，公认的答案使用了

exec

，但在更大的范围内，这是一个小问题——尽管感谢您说这一个更好。Stackoverflow不是我的竞争，而是一种提供有明显需求的信息的方式。感谢您的支持编辑@zx485。你能帮我一个问题吗：-我如何根据公司的所有唯一名称将字典拆分成多个数据帧？对不起，但我不是Python的人。我认为你的代码有问题。代码的最后一部分应该是：

for key in companydict.keys（）：

`companydict[key]=df[：][df.company==key]`但是在任何情况下，我都看不出它的输出是什么this@pink.slash对我来说，确切的代码是有效的，但如果还有其他用例，我很乐意看一看。

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

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

for eachCompany in companies:
    #Dynamically create Data frames
    vars()[eachCompany] = pd.DataFrame()