优雅的方式与多个dataframes工作，大熊猫

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我有一些代码目前看起来是这样的：优雅的方式与多个dataframes工作，大熊猫

if os.path.isfile('D:\\df_1'): 
    df_1 = pd.read_pickle('D:\\df_1') 
else: 
    df_1 = pd.DataFrame(columns = ['Date', 'Location', 'Product']) 
if os.path.isfile('D:\\df_2'): 
    df_2 = pd.read_pickle('D:\\df_2') 
else: 
    df_2 = pd.DataFrame(columns = ['Date', 'Location', 'Product']) 
[...] 
if os.path.isfile('D:\\df_20'): 
    df_20 = pd.read_pickle('D:\\df_20') 
else: 
    df_20 = pd.DataFrame(columns = ['Date', 'Location', 'Product'])

基本上我做的是检查，如果数据帧已经存在，如果它不加载它否则创建一个空的数据框。我需要这样做，因为代码会尝试将新数据附加到每个数据帧。所以，我会碰到这样的：

[retrieve new data and clean it] 
df_1 = pd.concat([df_1, df_1_new_data])

这样做对所有的20个dataframes我有（它们含有不同的东西，所以我想将它们分开），然后将其保存，以当日再次检索它们并添加新的数据给他们：

df_1.to_pickle('D:\\df_1') 
df_2.to_pickle('D:\\df_2') 
[...] 
df_20.to_pickle('D:\\df_20')

现在，它已经非常沉重，做20个数据帧，但我可能需要添加更多！有没有办法读取不同的数据框，然后将它们写入for循环或类似的东西？那么为了减少我现在有许多简单的2行代码循环的代码行？谢谢！

回答：

DRY：你不应该多次写相同的东西（不止一次）。

使用函数，循环，其他基本语言工具。

def create_df(path): 
    if os.path.isfile(path): 
     df = pd.read_pickle(path) 
    else: 
     df = pd.DataFrame(columns = ['Date', 'Location', 'Product']) 
    return df 
all_paths = (...) 
# dict where key is you path and value is dataframe  
all_df = {p: create_df(p) for p in all_paths} 
for p in all_paths: 
    all_df[p].to_pickle(p)

以上是 优雅的方式与多个dataframes工作，大熊猫 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/264448.html

回到顶部