将数据帧的 OrderedDict 解包为 python 中的许多数据帧

Question

我想从包含许多数据表的 excel 电子表格中读取和准备数据。

我首先使用pd.read_excel和sheetname=None从excel文件中读取数据，这样所有的工作表都可以写入price_data对象。

price_data = pd.read_excel('price_data.xlsx', sheetname=None)

这给了我一个包含 5 个数据帧的 OrderedDict 对象。之后我需要获取组成对象 price_data 的不同数据帧。我想到为此使用 for 迭代，这让我有机会执行其他需要的迭代操作，例如设置数据帧的索引。这是我尝试过的方法

for key, df in price_data.items(): 
    df.set_index('DeliveryStart', inplace=True)
    key = df

使用此代码，我希望每个数据帧都将写入一个由 key 迭代器命名的对象，最后我将拥有与原始 data_price 中的数据帧一样多的数据帧目的。但是我最终得到了两个相同的数据帧，一个命名键和一个命名值。

建议？

Answer 1

如果您愿意设置 DataFrame 的索引 in-place，您可以试试这个：

for key in price_data:
    price_data[key].set_index('DeliveryStart', inplace=True)

Answer 2

当前行为的原因：

在您的示例中，变量 key 和 df 将被创建（如果尚不存在）并在循环的每次迭代中被覆盖。在每次迭代中，您将 key 设置为指向对象 df（它也保持在 df 中设置，因为 Python 允许多个指针指向同一对象）。但是，key 对象随后在下一个循环中被覆盖并设置为 df 的新值。在循环结束时，变量将保持在它们最后的状态。

举例说明：

from collections import OrderedDict
od = OrderedDict()
od["first"] = "foo"
od["second"] = "bar"
# I've added an extra layer of `enumerate` just to display the loop progress. 
# This isn't required in your actual code.
for loop, (key, val) in enumerate(od.items()):
    print("Iteration: {}".format(loop))
    print(key, val)
    key = val
    print(key,val)
print("Final output:", key, val)

输出：

Iteration: 0
first foo
foo foo
Iteration: 1
second bar
bar bar
Final output: bar bar

解法：

您似乎想动态设置变量的名称与 key 的 value 相同，这不是一个好主意（即使虽然可以做到）。有关更多讨论，请参阅 Dynamically set local variable。

听起来像 dict，或者 OrderedDict 实际上是一种很好的格式，您可以将 DataFrame 与它起源的 sheet 的名称一起存储。本质上，您有一个容器，其中包含您要使用的命名属性。然后，您可以遍历这些项目来完成串联、过滤或类似的工作。

如果您出于其他原因希望 DataFrames 位于独立对象中，请发表评论，我会尝试提出 follow-up 建议。

将数据帧的 OrderedDict 解包为 python 中的许多数据帧

Unpacking an OrderedDict of data frames into many data frames in python

python

pandas

dataframe

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