在循环中创建多个 Pandas DataFrame 的最佳方法是什么？

循环创建多个Dataframe：方法分析

在数据分析中，经常需要为不同的实体创建多个Dataframe。这可以使用循环来实现，但最好的方法取决于具体要求。

一种方法是为公司名称列表中的每个条目创建一个新的数据框：

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

这种方法很简单，但不能防止与已使用的变量发生命名冲突。此外，依赖动态技术进行数据检索可能会影响代码的可读性。

更合适的方法是使用字典来存储数据帧，其中键是公司名称：

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

或使用更简洁的字典理解：

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

这种方法确保数据帧的唯一名称，并允许轻松查找和迭代：

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

在 Python 2 中，使用 iteritems() 最好避免实例化元组列表。

总之，虽然在循环中创建多个数据帧是一项常见任务，方法的选择取决于命名空间管理、数据检索方法和代码可读性等因素。使用字典通常被认为是按实体名称组织和访问数据帧的最佳实践。

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