Python For 循环创建 DataFrame

Question

嗨，我是 Python 的新手，更像是一个 R 的人。 但是我需要使用 python 来完成一项任务。

但是，我遇到了一种情况，我需要按日期将数据子集化为不同的 dataFrame。 “将来不完全是 3，因此想创建一个循环来执行此操作”我想潜在地创建 3 个数据帧，例如

df_train_30 which contains start day  0 - 30
df_train_60 which contains start day 30 - 60
df_train_90 which contains start day 60 - 90

但不确定如何实现这一目标......请帮忙。

下面代码中的想法

today = pd.to_datetime('now')
df_train['START_DATE'] = pd.to_datetime(df_train['START_DATE'])
previous_day_del = 0

for day_del in (30,60,90):
    **'df_train_' + str(day_del)** = df_train[(df_train['START_DATE']>= today - timedelta(days=day_del)) & (df_train['START_DATE']< today - timedelta(days=previous_day_del))]
    previous_day_del = day_del

Answer 1

您可能会将其存储到字典中 - 它比动态生成的变量更易于管理。 字典更像是带有键值对的 object，值几乎可以是任何类型，甚至包括数据帧。 这是有关 Python 词典的快速指南，您可以查看。

在您的示例中，您可能会提前 go：

today = pd.to_datetime('now')
df_train['START_DATE'] = pd.to_datetime(df_train['START_DATE'])
previous_day_del = 0
   
# Creating an empty dictionary here called dict_train
dict_train = {}

for day_del in (30,60,90):
    dict_train[day_del] = df_train[(df_train['START_DATE']>= today -timedelta(days=day_del)) & (df_train['START_DATE']< today - timedelta(days=previous_day_del))]
    previous_day_del = day_del

希望这会有所帮助，干杯：:)