Python for循环修改DataFrame

Question

如何使用for循环执行以下操作？df_1=pd.concat([df_ab1,df_xy1], axis=1)   df_2=pd.concat([df_ab2,df_xy2], axis=1)     df_3=pd.concat([df_ab3,df_xy3], axis=1)    df_4=pd.concat([df_ab4,df_xy4], axis=1)     df_5=pd.concat([df_ab5,df_xy5], axis=1)   df_6=pd.concat([df_ab6,df_xy6], axis=1)     df_7=pd.concat([df_ab7,df_xy7], axis=1)   df_8=pd.concat([df_ab8,df_xy8], axis=1)   df_9=pd.concat([df_ab9,df_xy9], axis=1)我在想这样的事情for i in np.arange(9):       df_str(i+1)=pd.concat([df_ab+str(i+1),df_xy+str(i+1)], axis=1)显然，缺少了一些东西。提前谢谢了！

Answer 1

我不推荐以下解决方案，但这会解决您的问题

variables = locals()
for i in np.arange(9):  
    variables["df_{0}".format(i+1)] = pd.concat([variables["df_ab{0}".format(i+1)],variables["df_xy{0}".format(i+1)]], axis=1)