如何在 function 中操作 DataFrame 名称？

Question

How can I manipulate a DataFrame name within a function so that I can have a new DataFrame with a new name that is derived from the input DataFrame name in return?

假设我有这个：

def some_func(df):
   # some operations
   return(df_copy)

无论我在这个 function 中放入什么 df，它都应该将新的 df 作为 ..._copy 返回，例如 some_func(my_frame) 应该返回 my_frame_copy。

我考虑的事情如下：

1. 与字符串操作一样； new_df_name = "{}_copy".format(df) -- 我知道这不起作用，因为 df 指的是 object 但它只是有助于解释我想要做什么。

def date_timer(df):
    df_copy = df.copy()
    dates = df_copy.columns[df_copy.columns.str.contains('date')]
    for i in range(len(dates)):
        df_copy[dates[i]] = pd.to_datetime(df_copy[dates[i]].str.replace('T', ' '), errors='coerce')
    return(df_copy) 

3. 实际上这是我尝试的第一件事，如果只有 DataFrame 有一个“名称”属性，它允许我们操纵名称，但这也不存在：

df.name

也许 f-string 或任何类型的字符串操作都可以实现它。 如果没有，则可能无法在 python 中进行。

我认为这可能与 python 中的变量名分配规则有关。 从某种意义上说，我想要的是逆向工程，但可能是不可能的。 请指教...

Answer 1

看起来您正在尝试从程序中访问/动态设置变量的全局/局部命名空间。

除非您的数据 object 属于更结构化的命名空间 object ，否则我不鼓励您使用这种方法动态设置名称，因为很多 go 错误，根据文档：

更改可能不会影响解释器使用的局部变量和自由变量的值。

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您的df的name属性不是一个理想的解决方案，因为默认情况下不会设置该属性的 state。 也不是特别常见。 但是，这是一个可靠的SO 答案，可以解决这个问题。

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您最好将数据对象存储在字典中，使用日期或有意义的东西作为键。 例子：

my_data = {}

for my_date in dates:
    df_temp = df.copy(deep=True) # deep copy ensures no changes are translated to the parent object
    # Modify your df here (not sure what you are trying to do exactly
    df_temp[my_date] = "foo"
    
    # Now save that df
    my_data[my_date] = df_temp

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希望这能回答您的问题。请随时在评论中澄清。