迭代由不同数据帧组成的列表

import pandas as pd

# 假设有一个包含多个数据帧的列表
dataframes = [df1, df2, df3, ...]  # df1, df2, df3等为实际的数据帧对象

# 简单迭代示例：打印每个数据帧的前几行
for df in dataframes:
    print(df.head())

# 条件迭代示例：仅处理包含特定列的数据帧
for df in dataframes:
    if 'target_column' in df.columns:
        # 执行特定操作，如数据清洗或分析
        df = df.dropna(subset=['target_column'])
        # ...

# 并行迭代示例（使用concurrent.futures库）
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_df(df):
    # 定义对单个数据帧的处理逻辑
    return df.describe()

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = list(executor.map(process_df, dataframes))