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Comment créer efficacement plusieurs DataFrames Pandas à partir d'une liste de noms ?

Barbara Streisand
Barbara Streisandoriginal
2024-11-25 03:13:27750parcourir

How to Efficiently Create Multiple Pandas DataFrames from a List of Names?

Création de plusieurs DataFrames dans une boucle

Dans le domaine de l'analyse de données, il devient parfois impératif de travailler avec des dataframes séparés correspondant à des entités distinctes. Un scénario particulier implique la création d'un nouveau dataframe pour chaque élément d'une liste fournie, contenant les noms de sociétés dans cette instance spécifique.

Pour y parvenir, l'idée d'ajouter dynamiquement des noms à l'espace de noms Python doit être strictement évitée en raison de conflits potentiels et problèmes de lisibilité. Une approche plus appropriée consiste à utiliser des dictionnaires.

d = {}<br>pour le nom dans les entreprises :</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false">d[name] = pd.DataFrame()

Ce code crée effectivement un dictionnaire d où les noms d'entreprises servent de clés, chacune liée à une trame de données vide. Pour accéder au dataframe d'une entreprise x particulière, faites simplement référence à d[x].

pour le nom, df dans d.items() :</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false"># operate on Dataframe 'df' for company 'name'

Cette boucle parcourt chaque entrée du dictionnaire, vous permettant de manipuler les trames de données individuellement. Alternativement, vous pouvez utiliser une compréhension de dictionnaire pour une représentation plus succincte :

d = {name: pd.DataFrame() pour le nom dans les entreprises}<br>

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