pandas - 如何在多个 DataFrame 中删除行？

Question

我有多个 DataFrame，每个 DataFrame 都有一个名为“Year”的列，每个列都包含从 1979 年到 2014 年的行。我希望能够遍历我的 DataFrame 列表并对每个 DataFrame 应用相同的选择标准并且只保留行的一个子集。

我的示例数据框:

df1 = pd.DataFrame({"Year": np.arange(1979,2015)})
df2 = pd.DataFrame({"Year": np.arange(1979,2015)})

我的循环:

for df in [df1, df2]:
    df = df[(df['Year'] <= 2013)]

不过，该代码不会删除 DataFrame 的最后一行。 df1.tail()具有原始 DataFrames 具有的所有行。

不过，这是可行的:

foo1 = df1[(df1['Year'] <= 2013)]
foo2 = df2[(df2['Year'] <= 2013)]

我有太多的 DataFrame 需要循环，所以我不想逐个 DataFrame 进行循环，我真的很想让它在一个循环中工作。

任何帮助将不胜感激!谢谢。

Answer 1

您需要将输出分配给列表，因为无法修改原始DataFrame:

dfs = []
for df in [df1, df2]:
    dfs.append(df[(df['Year'] <= 2013)])

或者使用列表理解:

dfs = [df[(df['Year'] <= 2013)] for df in [df1, df2]]

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如果想要 DataFrames 字典 是可能的，请使用 zip:

names = ['a','b'] 
dfs = dict(zip(names, [df[(df['Year'] <= 2013)] for df in [df1, df2]]))
print (dfs['a'])