我想一组转换pandas dataframes成一个独特的名单，

这是我到目前为止所得到的：

import pandas as pd

df1= pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2, 5], 'col2': [3, 4, 4]})

df2 = pd.DataFrame(data={'col3':[1,2,3,4,5], 'col4':[1,2,'NA', 'NA', 'NA'], 'col5':['John', 'Mary', 'Gordon', 'Cynthia', 'Marianne']})

df3 = pd.DataFrame(data={'col6':[19, 25,20, 23]})

#### attempt to convert into a list ####
df_list = list(df1, df2, df3)

错误：

类型错误：列出最多 1 个参数，得到 3 个

预期的输出应该返回索引数据帧名称作为列表的元素，类似于print(df_list['df1'])将返回df1列和行。

有没有办法完成这个任务？

list()的使用在这里是不正确的，因为它没有将参数分组到一个列表中。 您可以改为使用[] ：

df_list = [df1, df2, df3]

但是list不能用名称索引，所以你可能需要一个dict ：

df_dict = {'df1':df1, 'df2':df2, 'df3':df3}

然后你可以做df_dict['df1'] 。

请注意，您无法以编程方式使用变量名称（ df1 、 df2 、 df3 ）来构造用于访问它们的字符串（ 'df1' 、 'df2' 、 'df3' ）。

在 python 中无法将字符串索引与list一起使用。 列表具有从0到len(my_list)-1数字索引。

如果您要使用list()调用本身，则它需要一个iterable变量：

>>> help(list)

class list(object)                                                 
 |  list() -> new empty list                                       
 |  list(iterable) -> new list initialized from iterable's items   

因此，您可以构造一个元组并将其传递给list()类，例如：

>>> my_list = list((df1, df2, df3))
>>> type(my_list) 
<class 'list'>
>>> my_list[0]
... df1 outputs here ... 

但更简单、更清晰的方法是使用方括号表示法：

>>> my_list = [df1, df2, df3]
>>> type(all_dataframes)
<class 'list'>

但是，如果您想使用字符串索引，则可以考虑使用字典，即dict类：

>>> help(dict)

class dict(object)                                                             
 |  dict() -> new empty dictionary                                             
 |  dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's        
 |      (key, value) pairs                                                     
 |  dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:                    
 |      d = {}                                                                 
 |      for k, v in iterable:                                                  
 |          d[k] = v                                                           
 |  dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs     
 |      in the keyword argument list.  For example:  dict(one=1, two=2)        
 |                                                                             
 |  Methods defined here:                                                      
 |          

直接调用dict()类，你会想要这样的东西：

>>> all_dataframes = dict(("df1", df1), ("df2", df2), ("df3", df3))
>>> type(all_dataframes)
<class 'dict'>
>>> all_dataframes["df1"]
... df1 output prints here ...

但是，更简单、更清晰的方法是：

>>> all_dataframes = {"df1": df1, "df2": df2, "df3": df3}
>>> type(all_dataframes)
<class 'dict'>