Как сделать DataFrames, какие имена взяты из списка имен?

Question

Я изучаю основы панд и работаю над заданием, которое нашел.

Я создал список, который содержит имена для будущих фреймов данных в Pandas. Вот этот список:

DF_names_by_year = ['year_1985', 'year_1986', 'year_1987', ..., 'year_2010', 'year_2011', 'year_2012', 'year_2013']

У меня есть большой df с информацией о каждом году из списка. Теперь я должен сделать график, чтобы показать некоторую информацию за каждый год. Я хочу сгруппировать df по годам, вырезать его и дать каждому новому имени df подходящее имя из списка имен.

Это работает, если я наберу имя:

year_1985 = pd.DataFrame(teams_wins_salaries.loc[teams_wins_salaries['yearID'] == 1985])

но если я помещу это в цикл, я фактически создаю список пустых фреймов данных.

for i in range(len(DF_names_by_year)):
    DF_names_by_year[i] = pd.DataFrame(teams_wins_salaries.loc[teams_wins_salaries['yearID'] == i])

[Empty DataFrame
Columns: [yearID, teamID, W, salary]
Index: [], Empty DataFrame
Columns: [yearID, teamID, W, salary]
Index: [], Empty DataFrame
Columns: [yearID, teamID, W, salary]

Моя интуиция говорит мне, что должен быть способ отделить df и дать имя каждой части. Мне только интересно, можно ли дать им имена из списка.

Буду признателен за любые идеи о том, как решить проблему.

Answer 1

Рассмотрим groupby, чтобы разделить ваш фрейм данных на все уникальные годы. Кроме того, рассмотрите возможность использования списка или словаря фреймов данных вместо того, чтобы заполнять глобальную среду множеством объектов с аналогичной структурой.

# LIST COMPREHENSION
year_df_list = [g for i,g in teams_wins_salaries.groupby('yearID')]

# DICTIONARY COMPREHENSION
year_df_dict = {i:g for i,g in teams_wins_salaries.groupby('yearID')}

Вы не теряете функциональность фрейма данных, если он хранится в списке или в диктовке. Таким образом, вместо того, чтобы поддерживать более 30 отдельных, именованных глобальных элементов, вы сохраняете один , который можно легко и гармонично обходить, зацикливать, отображать:

year_df_list[1]·head()
year_df_list[2].describe()
year_df_list[3].shape

year_df_dict['1985']·head()
year_df_dict['1990'].describe()
year_df_dict['1995'].shape