Quelle est la meilleure façon de créer plusieurs DataFrames Pandas dans une boucle ?

Création de plusieurs dataframes dans une boucle : une analyse des approches

Dans l'analyse des données, il est souvent nécessaire de créer plusieurs dataframes pour différentes entités. Ceci peut être réalisé à l'aide d'une boucle, mais la meilleure approche dépend des exigences spécifiques.

Une méthode consiste à créer une nouvelle trame de données pour chaque entrée dans une liste de noms d'entreprise :

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

Cette approche est simple mais n'empêche pas les conflits de noms avec les variables déjà utilisées. De plus, s'appuyer sur des techniques dynamiques pour la récupération des données peut compromettre la lisibilité du code.

Une approche plus appropriée consiste à utiliser un dictionnaire pour stocker les trames de données, où les clés sont les noms de sociétés :

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

ou en utilisant une compréhension de dict plus concise :

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

Cette approche garantit des noms uniques pour les trames de données et permet une recherche et une recherche faciles itération :

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

En Python 2, utiliser iteritems() est préférable pour éviter d'instancier une liste de tuples.

En résumé, même si la création de plusieurs dataframes dans une boucle est une tâche courante, le choix de l'approche dépend de facteurs tels que la gestion des espaces de noms, les méthodes de récupération des données et la lisibilité du code. L'utilisation d'un dictionnaire est généralement considérée comme une bonne pratique pour organiser et accéder aux dataframes par noms d'entités.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!