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在pandas中动态读取多张表,并存储在不同的数据帧中

,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入pandas库:在Python脚本中,首先需要导入pandas库,以便使用其中的函数和方法。
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 定义表格文件路径:将需要读取的表格文件的路径定义为一个列表,每个元素为一个文件路径。
代码语言:txt
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file_paths = ['path/to/table1.csv', 'path/to/table2.csv', 'path/to/table3.csv']
  1. 创建数据帧列表:创建一个空的数据帧列表,用于存储读取的表格数据。
代码语言:txt
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data_frames = []
  1. 动态读取表格并存储数据帧:使用循环遍历表格文件路径列表,依次读取每个表格,并将读取的数据存储为数据帧,然后将数据帧添加到数据帧列表中。
代码语言:txt
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for file_path in file_paths:
    df = pd.read_csv(file_path)  # 根据表格类型选择适当的读取函数,如read_csv、read_excel等
    data_frames.append(df)
  1. 数据帧命名:为每个数据帧命名,可以根据需要进行命名。
代码语言:txt
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data_frames[0].name = 'table1'
data_frames[1].name = 'table2'
data_frames[2].name = 'table3'

现在,你可以通过访问data_frames列表中的元素来获取每个表格的数据帧。例如,data_frames[0]表示第一个表格的数据帧。

这种方法适用于需要动态读取多个表格并将其存储在不同数据帧中的情况,可以方便地对每个数据帧进行进一步的数据处理和分析。

注意:以上答案中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,因为题目要求不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的一些云计算品牌商。

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