遍歷多個熊貓Dataframe對象

Question

我有一個預測功能，已將其應用於一個數據框，並且工作正常。

output =forecast(rawdf)

問題是我可以提取多個數據框，並且是否要使用相同的函數在所有數據框上運行。 因為rawdf有一個名為DepotName的列，該列具有多個唯一值。

我的目標是將rawdf分解為與該倉庫對應的多個數據幀，並將預測功能分別應用於所有這些數據幀。

DepotList= ['A', 'B']

for Depot in DepotList:
    i=1
    rawdf=rawdf.loc[rawdf.DepotName.isin([DepotList])]
    output[i] =forecast(rawdf)
    i = i+1

我還沒有嘗試過，好像我是第一次做。 感謝您的時間和精力，以幫助我完成這項任務。

Answer 1

嘗試通過DepotList值一一傳遞相同的邏輯。

而不是在isin（）中傳遞list，而是通過迭代list傳遞值

DepotList= ['A', 'B']
result = []
for Depot in DepotList:

    resultByDepotName =rawdf.loc[rawdf.DepotName.isin(Depot)]
    list = forecast(resultByDepotName)
    result.append(list)

結果將包含預測值

不要重新分配結果rawdf.loc [rawdf.DepotName.isin（Depot）]的相同數據框變量