使用列表和循环在 Pandas 上使用多个数据帧自动进行数据整理

Question

出于专业目的，我需要每周制作一些包含新条目的报告。我有 16 个具有相同列名的数据框（df 名称是 week1，week2 ... week16）。

我创建了一个数据帧列表，然后创建了一个循环。我想测试索引 = 1 的列的重命名，但没有成功。

[35] lists = [week1, week2, week3, week4, week5, week6, week7, week8, week9, week10,
           week11, week12, week13, week14, week15, week16]

[36] for i in lists:
    i.rename(columns={'1':'State'},inplace=True)

我不得不手动更改每个列名，因为我无法设置循环。此外，这只是其中一列。

如何确保可以循环调用所有数据帧？

我也尝试了中的建议，但不知何故，我无法使用 append 方法。事实上，在我运行脚本之后，列名没有被编辑。

感谢您的帮助！

Answer 1

示例数据帧：

#import numpy as np
#import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,10),columns=range(10))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,10),columns=range(10))
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,10),columns=range(10))
df_list = [df1, df2, df3]

尝试通过列表理解和rename()方法：

df_list =[x.rename(columns={1:'State'}) for x in df_list]

使用列表和循环在 Pandas 上使用多个数据帧自动进行数据整理

Automatic data wrangling on Pandas with multiple dataframes using lists and loops

python

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append

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pandas