如何在python中循环附加脚本

我想在我的数据中进行200个相关组合，到目前为止，我有这个及其工作：

corr = pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[0]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']]
corr_1 = corr.append(pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[1]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']])
corr_2 = corr_1.append(pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[2]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']])
corr_3 = corr_2.append(pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[3]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']])
corr_4 = corr_3.append(pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[4]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']])
...
corr_200

我需要循环这个corr脚本，这样我就不必写200行脚本了。 我尝试过这个，但它只有两种组合：

corr = pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[0]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']]
for var in list(range(1,10)):
    corr_all = corr.append(pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[var]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']])
    print(corr_all)

---

有什么建议吗？

也许你可以试试这个：

corr = list()

for x in range(201):
    corr.append(pg.pairwise_corr((df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[x]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']]))

这是一条路：

with open('file.py','w') as f:
    f.write("corr_0 = pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[0]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']]\n")
    for n in range(1,201):
        f.write(f"corr_{n} = corr_{n-1}.append(pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[1]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']])\n")

---

该代码将生成另一个python文件，名为

file.py

，包含所有201行代码。

我之前发布了我的最佳答案，但有一种更简单的方法：

corr_0 =  pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[0]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']]

for n in range(1,201):
    exec(f"corr_{n} = corr_{n-1}.append(pg.pairwise_corr(df_pvt, columns=[[df_pvt.columns[1]], list(df_pvt.columns)], method='pearson')[['X','Y','r']])")

但不建议使用此方法，因为它使用了

exec

，这被认为是一种不好的做法，因为它通常被滥用来执行不需要的任务，从而导致潜在的安全问题和糟糕的编程。