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python - 循环多个数据帧并保存多个列表

问题描述

我有一堆数据框，如下所示：

import pandas as pd

data1 = [['1', '2', 'mary', 123], ['1', '3', 'john', 234 ], ['2', '4', 'layla', 345 ]]
data2 = [['2', '6', 'josh', 345], ['1', '2', 'dolores', 987], ['1', '4', 'kate', 843]]

df1 = pd.DataFrame(data1, columns = ['state', 'city', 'name', 'number1'])
df2 = pd.DataFrame(data2, columns = ['state', 'city', 'name', 'number1'])

出于某种愚蠢的原因，我需要以这种方式将其转换为列表（对于每一行）：

list(
    df1.apply(
        lambda x: {
            "profile": {"state": x["state"], "city": x["city"], "name": x["name"]},
            "number1": x["number1"],
        },
        axis=1,
    )
)

什么返回我正是我需要的：

[{'profile': {'state': '1', 'city': '2', 'name': 'mary'}, 'number1': 123},
 {'profile': {'state': '1', 'city': '3', 'name': 'john'}, 'number1': 234},
 {'profile': {'state': '2', 'city': '4', 'name': 'layla'}, 'number1': 345}]

如果我对每个数据帧都这样做，它会起作用，但我需要编写一个函数，以便以后可以使用它。另外，我需要能够在操作后分别存储 df1 和 df2 。

我试过这样的事情：

df_list = [df1, df2]
for row in df_list:
    row = list(row.apply(lambda x: {'send': {'state':x['state'], 'city':x['city'], 'name':x['name']}, 'number1':x['number1']}, axis=1))

但它只保存列表 (df2) 行中最后一个 df 的值。

另外，我尝试了这样的事情（还有很多其他的东西）：

new_values = []
for row in df_list:
    row = list(row.apply(lambda x: {'send'{'state':x['state'],'city':x['city'],'name':x['name']},'number1':x['number1']}, axis=1))
    new_values.append(df_list)

我知道这可能与没有在本地保存行值有关。我在这里阅读了很多与我的问题类似的帖子，但当时我无法完全使用......任何帮助将不胜感激，我真的被困在这里..

标签： pythonpandasdataframeseries

解决方案

你是这个意思吗？

def func(df):
    return list(df.apply(lambda x:{'profile' : {'state': x['state'],'city': x['city'],'name':x['name']},'number1': x['number1']}, axis=1))

你可以像这样使用它：

df1 = func(df1)

如果你想映射所有的数据框：

df1, df2 = [func(df) for df in [df1, df2]]

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