Was ist der beste Weg, um mehrere Pandas-DataFrames in einer Schleife zu erstellen?

Erstellen mehrerer Datenrahmen in einer Schleife: Eine Analyse von Ansätzen

Bei der Datenanalyse ist es häufig erforderlich, mehrere Datenrahmen für verschiedene Entitäten zu erstellen. Dies kann mithilfe einer Schleife erreicht werden, der beste Ansatz hängt jedoch von den spezifischen Anforderungen ab.

Eine Methode besteht darin, für jeden Eintrag in einer Liste von Firmennamen einen neuen Datenrahmen zu erstellen:

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

Dieser Ansatz ist unkompliziert, verhindert jedoch nicht Namenskonflikte mit bereits verwendeten Variablen. Darüber hinaus kann die Verwendung dynamischer Techniken zum Datenabruf die Lesbarkeit des Codes beeinträchtigen.

Ein geeigneterer Ansatz ist die Verwendung eines Wörterbuchs zum Speichern der Datenrahmen, wobei die Schlüssel die Firmennamen sind:

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

oder unter Verwendung eines prägnanteren Diktatverständnisses:

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

Dieser Ansatz stellt eindeutige Namen für die Datenrahmen sicher und ermöglicht eine einfache Suche und Iteration:

for name, df in d.items():
    # operate on dataframe 'df' for company 'name'

In Python 2 ist die Verwendung von iteritems() vorzuziehen, um die Instanziierung einer Liste von Tupeln zu vermeiden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Erstellen mehrerer Datenrahmen in einer Schleife eine häufige Aufgabe ist. Die Wahl des Ansatzes hängt von Faktoren wie Namespace-Management, Datenabrufmethoden und Codelesbarkeit ab. Die Verwendung eines Wörterbuchs gilt im Allgemeinen als bewährte Methode zum Organisieren und Zugreifen auf Datenrahmen nach Entitätsnamen.

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