如何使用过滤函数遍历多个Pandas DataFrames？

使用过滤函数遍历多个Pandas DataFrames可以通过以下步骤实现：

创建一个包含多个DataFrames的列表，每个DataFrame代表一个数据集。
定义一个过滤函数，该函数接受一个DataFrame作为参数，并返回一个布尔值，用于指示是否保留该DataFrame。
使用列表推导式或循环遍历多个DataFrames，并在每次迭代中应用过滤函数。只保留返回True的DataFrame。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建多个DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})

# 将DataFrames存储在列表中
dataframes = [df1, df2, df3]

# 定义过滤函数
def filter_function(df):
    # 根据条件过滤DataFrame
    return df['A'].sum() > 10

# 使用过滤函数遍历多个DataFrames
filtered_dataframes = [df for df in dataframes if filter_function(df)]

# 打印过滤后的DataFrames
for df in filtered_dataframes:
    print(df)

在上述示例中，我们创建了三个DataFrames（df1、df2和df3），然后将它们存储在一个列表中。接下来，我们定义了一个过滤函数（filter_function），该函数根据DataFrame中列'A'的和是否大于10来决定是否保留该DataFrame。最后，我们使用列表推导式遍历多个DataFrames，并将满足过滤条件的DataFrames存储在另一个列表中。最后，我们打印出过滤后的DataFrames。

请注意，上述示例中没有提及具体的腾讯云产品和链接地址，因为这些信息需要根据具体的需求和场景来选择。腾讯云提供了多种与云计算相关的产品和服务，可以根据实际情况选择适合的产品。