如何在Python中创建数据帧数组

我想写一段代码来创建多个数据帧数组，其名称的格式为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帧：

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

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我建议您创建一个字典来保存

DataFrames

。这样，您就可以使用

月日

键为它们编制索引：

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])

上面的代码打印出以下结果：

========================================
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

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df

将包含您需要的所有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))

---

最好使用字典

df['0115']、df['0215']、stat['0115']、stat['0215']

，等等，谢谢佩德罗！是否有必要这样做

new\u dataframe=A

和

dataframe\u collection[month\u day]=new\u dataframe

？我刚刚做了

dataframe\u collection[month\u day]=A

。我也很好奇为什么打印过程会以随机顺序打印数据帧！在我的情况下，这不重要，这只是一个一般性的问题。嗨，安娜，你所做的是正确的。不需要

新的\u数据帧

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。此数据结构专为快速查找而设计，并且作为实现此目的的算法的一部分，密钥在其中的存储方式可能是随机的。如果应用程序要求您以排序方式迭代字典密钥，我建议您导入

collections

模块，并使用

orderedict

而不是普通的

dict

来收集数据帧：

dataframe\u collection=collections.orderedict（）