从csv - Python/Pandas打开时按顺序动态命名dataframe

从csv - Python/Pandas打开时按顺序动态命名dataframe

在Python中，使用Pandas库可以方便地处理和分析数据。当从CSV文件中读取数据并创建DataFrame时，可以按顺序动态命名DataFrame。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

然后，使用pd.read_csv()函数读取CSV文件，并将其存储为DataFrame对象。为了按顺序动态命名DataFrame，我们可以使用一个列表来存储所有的DataFrame，并使用循环来逐个命名它们。

dataframes = []  # 存储所有的DataFrame
csv_files = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']  # CSV文件列表

for i, file in enumerate(csv_files):
    df_name = f"df_{i+1}"  # 动态命名DataFrame
    df = pd.read_csv(file)  # 从CSV文件中读取数据
    dataframes.append(df)  # 将DataFrame添加到列表中
    globals()[df_name] = df  # 将DataFrame赋值给动态命名的变量名

在上述代码中，我们使用了enumerate()函数来获取CSV文件的索引和文件名。然后，使用f-string来动态命名DataFrame，命名规则为"df_"加上索引加一。接下来，使用pd.read_csv()函数从CSV文件中读取数据，并将其赋值给DataFrame对象。最后，将DataFrame添加到dataframes列表中，并使用globals()函数将DataFrame赋值给动态命名的变量名。

通过上述代码，我们可以在循环结束后得到多个按顺序命名的DataFrame，可以通过它们的变量名进行访问和操作。例如，可以使用df_1访问第一个DataFrame，使用df_2访问第二个DataFrame，依此类推。

这种按顺序动态命名DataFrame的方法适用于需要处理多个CSV文件，并且希望以一定的规则对它们进行命名的情况。在实际应用中，可以根据具体需求进行适当的修改和扩展。

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