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python - 在函数中创建 pandas DataFrame

问题描述

如何构建创建这些数据框的函数？：

buy_orders_1h = pd.DataFrame(
{'Date_buy': buy_orders_date_1h,
 'Name_buy': buy_orders_name_1h
})

sell_orders_1h = pd.DataFrame(
{'Date_sell': sell_orders_date_1h,
 'Name_sell': sell_orders_name_1h
})

我有 10 个这样的数据框，我非常手动地创建，每次我想添加一个新列时，我都必须在所有这些数据框中都这样做，这很耗时。如果我可以构建一个函数，我只需要做一次。

上述两个函数之间的区别当然是一个用于买入信号，另一个用于卖出信号。

我猜函数的输入应该是：

我在想函数的输入可能是这样的：

def create_dfs(col, col_input,hour):
    df = pd.DataFrame(
    {'Date' + col : col_input + "_orders_date_" + hour,
     'Name' + col : col_input + "_orders_name_" + hour
    }
    return df

buy_orders_1h = create_dfs("_buy", "buy_", "1h")
sell_orders_1h = create_dfs("_sell", "sell_", "1h")

标签： pythonpandas

解决方案

数据框需要索引，因此您可以手动传递索引，或者以列表形式输入行值：

def create_dfs(col, col_input, hour):
    df = pd.DataFrame(
    {'Date' + col: [col_input + "_orders_date_" + hour],
     'Name' + col: [col_input + "_orders_name_" + hour]})
    return df

buy_orders_1h = create_dfs("_buy", "buy_", "1h")
sell_orders_1h = create_dfs("_sell", "sell_", "1h")

编辑：由于新信息而更新：要使用字符串调用全局变量，globals()请按以下方式在字符串之前输入：

'Date' + col: globals()[col_input + "_orders_date_" + hour]

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