使用 for 循環使用 dataframe 名稱、來自多個數據幀的行數和列數創建一個新的 dataframe

Question

我有 2 個數據框。 我想從 2 個數據幀中獲取低於新數據幀的信息。

Desired output 

dataFrameName  no.rows   no.cols
df1Name          100      34
df2Name          212      16

我已經嘗試過如下但收到錯誤

def dfFun(*alldfs):
    df = pd.DataFrame(columns=[['dataFrameName ','no.rows','no.cols']], index=[0])
    for i in alldfs:
        df['dataFrameName'] = i
        df['no.rows'] = i.shape[0] # getting error here
        df['no.cols'] = i.shape[1]
        

Function 來電

dfFun('df1Name','df2Name')

錯誤

AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'

我已經理解錯誤但無法獲得所需的 output。

Answer 1

您遇到的錯誤與您調用 function 的方式有關。

dfFun('df1Name','df2Name')

此處使用引號意味着輸入兩個字符串，而不是輸入兩個 dataframe 變量。 因此調用時

df['no.rows'] = i.shape[0]

你得到錯誤

AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'

當您試圖獲得不是 dataframe 的字符串的形狀時。

我了解您還想存儲 dataframe 的變量名。 為此，您應該進行以下調整，如 [here by jfs][1] 所示。

但是，我相信如果您有很多變量，這可能會增加不必要的開銷，因為您需要搜索所有變量。 因此，可能有更好的方法來跟蹤 dataframe。

#get variable name
def namestr(obj, namespace): 
    return [name for name in namespace if namespace[name] is obj]

def dfFun(*alldfs):
    df = pd.DataFrame(columns=[['dataFrameName ','no.rows','no.cols']], index=[0])
    for i in alldfs:
        df['dataFrameName'] = namestr(i, globals())[0]
        df['no.rows'] = i.shape[0] # getting error here
        df['no.cols'] = i.shape[1]

調用這個 function 如下

dfFun(df1, df2)

其中， df1和df2只是 pandas 數據幀。 [1]： https://stackoverflow.com/a/592891/14517058