Python 访问熊猫列表中的DF列

我有一个数据帧列表，我想访问特定数据帧的一列或多列。 数据帧（dfs）列表：

现在，我想访问第二个数据帧中的

var2

列

我试了以下方法

for i, h in enumerate(dfs):
    for col in i[1]:
        colum = col['var2']
print(colum)

---

上面的代码不起作用。如何访问第二个索引数据帧的

var2

假设

dfs

是您的数据帧列表

选项1：直接索引：

var2 = dfs[1]['var2']

选项2：使用

df.loc

（明确）：

---

选项3：使用

df.iloc

（基于索引-隐式）：

---

你的代码怎么了？

enumerate

在每次迭代时返回一个（索引，项）元组。因此，在代码中，

i

是索引，

h

是元素（数据帧）

i[1]

将抛出

TypeError

错误。你需要

for i, h in enumerate(dfs):
    if i == 1:
        column = h['var2']
        break

---

如果您只需要数据帧，可以删除循环，只需使用dfs[1]

i

是一个自动递增的整数

h

是枚举列表中的项。我想

i

会给出索引？？因此，您希望

dfs[1]。loc[：，'var2']

在枚举（['a'，'b'，'c']）中为x，y指定

x
将取值0、1、2和
y
将取值
a
，
b
，
c
@COLDSPEED，
dfs[1]。loc[：，'var2']
这给出了所有的数据帧，但我只需要第二个DataFrame@COLDSPEED
column=h['var2']
如何访问第二个DF？@I.n.n.m修改了我的答案。但我不建议你那样做。使用上述三种方法之一。@COLDSPEED yes，这解释了它抛出类型错误的原因。如果我必须循环遍历它并为每个
DF
s
var2
值绘制它们呢？@I.n.n.m我不太熟悉绘制。但是您可能会在循环中绘制每个图（删除if i==1和break），然后在最后绘制plt.show（）。
var2 = dfs[1].loc[:, 'var2']

var2 = dfs[1].iloc[:, 1]  # assuming `var2` is the second column

for i, h in enumerate(dfs):
    for col in i[1]:
        colum = col['var2']

for i, h in enumerate(dfs):
    if i == 1:
        column = h['var2']
        break