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Wie erstelle ich effizient mehrere Pandas-DataFrames in einer Schleife?

Susan Sarandon
Susan SarandonOriginal
2024-11-20 00:00:031051Durchsuche

How to Efficiently Create Multiple Pandas DataFrames in a Loop?

Erstellen mehrerer Datenrahmen in einer Schleife

Bei der Arbeit mit großen Datensätzen kann es erforderlich sein, mehrere Datenrahmen basierend auf unterschiedlichen Kriterien zu erstellen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, eine Schleife zu verwenden, um eine Liste oder ein Array von Firmennamen zu durchlaufen und für jeden Eintrag einen neuen Datenrahmen zu erstellen.

Der Versuch, einen Datenrahmen zu erstellen, der nach einer dynamisch generierten Variablen benannt ist, kann jedoch problematisch sein problematisch. Die dynamische Natur von Python ermöglicht die Erstellung von Variablen und Datenstrukturen zur Laufzeit. Es wird jedoch nicht empfohlen, einen Datenrahmen direkt einer nach einem Unternehmen benannten Variablen zuzuweisen, wie im folgenden Pseudocode gezeigt.

for c in companies:
    c = pd.DataFrame()

Um Namenskonflikte zu vermeiden und die Klarheit zu wahren, empfiehlt es sich, ein Wörterbuch zu verwenden. d, um die Datenrahmen nach Firmennamen indiziert zu halten.

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

# Retrieve a specific dataframe
dataframe_of_company_x = d[x]

# Operate on all companies
for name, df in d.items():
    # ...

Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Namen der Datenrahmen statisch und explizit mit den Firmennamen verknüpft sind. Es ermöglicht auch das einfache Abrufen und Bearbeiten einzelner und mehrerer Datenrahmen.

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