字典中存储的多个数据帧-Python/Pandas

我有不同的csv和excel文件要加载到pandas中，我想动态创建加载结构（例如：

df1=pd.read\u csv（xxxxx）

） 所以我循环遍历文件，创建命令并将它们存储在字典中

字典的问题是将值存储为字符串，从那里我可以加载csv文件并遍历数据帧

如果我使用exec和eval，它是有效的，但我正在寻找替代方案。 到目前为止： 创建命令

for i in list1:
     df_dic[calendar.month_abbr[int(i[4:6])]] = ''.join('''df_lst_'''+calendar.month_abbr[(int(i[4:6]))]+''' = pd.read_excel(r'''+"'"+dir1+i+"'"+','+'sheet_name='''''Data'''"'"+')')

然后，我创建了一个新的dict，它只基于

df_list[X]

来操作它，但它再次被存储为字符串。 我尝试了不同的方法（例如，ast.literal\u eval，它给了我

ValueError:node或string格式错误）。我卡住了

有什么想法吗

谢谢你的帮助

干杯，你可以试试这个吗

def load_csvs(*paths):
    dfs = {}
    for path in paths:
        dfs[path] = pd.read_csv(path)
    return dfs

if __name__ == '__main__':
    paths = ['foo.csv', 'bar.csv']
    dfs = load_csvs(paths)
    # Access the foo.csv dataframe as foo_df
    foo_df = dfs['foo.csv']

您可以通过数据帧的路径访问数据帧以对其进行操作等等。
您可以使用dict理解：

import pandas as pd
paths = ['file1.csv', 'file2.csv']
dfs = {p: pd.read_csv(p) for p in paths}

如果您还想读取Excel文件，请使用相同的命令

paths = ['file1.csv', 'file2.csv', 'excel_file.xls']
dfs = {p: pd.read_csv(p) if p.endswith('.csv') else pd.read_excel(p) for p in paths}

@jorge的循环解决方案的优点是，您可以将每个
read\u csv
包装在一个try-catch块中，这样您就可以处理损坏的文件。
Hi@notArobot，欢迎使用so。加载数据帧后，您想对其执行什么操作？您将如何识别它们？hi@JorgeLavín，通常，与其他一些dfs连接（使用差异信息）、过滤、创建一些图表等等。。。我的计划是稍后创建另一个dic来识别它们，不确定这些是否有意义……哈哈