在循環中創建多個 Pandas DataFrame 的最佳方法是什麼？

循環建立多個Dataframe：方法分析

在資料分析中，經常需要為不同的實體建立多個Dataframe。這可以使用循環來實現，但最好的方法取決於特定要求。

一種方法是為公司名稱清單中的每個項目建立一個新的資料框：

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

這種方法很簡單，但不能防止與已使用的變數發生命名衝突。此外，依賴動態技術進行資料檢索可能會影響程式碼的可讀性。

更合適的方法是使用字典來儲存資料幀，其中鍵是公司名稱：

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

或使用更簡潔的字典理解：

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

這種方法確保資料幀的唯一名稱，並允許輕鬆查找和迭代：

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

在Python 2 中，使用iteritems() 最好避免實例化元組列表。

總之，雖然在迴圈中建立多個資料幀是一項常見任務，方法的選擇取決於命名空間管理、資料檢索方法和程式碼可讀性等因素。使用字典通常被認為是按實體名稱組織和存取資料幀的最佳實踐。

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