PySpark中如何为DataFrame名称添加动态日期变量？

你写的代码报错是因为Python不允许把值赋值给字符串表达式（比如f"{x}"），赋值语句的左边必须是合法的变量名，不能是动态生成的字符串。下面给两种可行的实现方式：

方法一：用字典存储（推荐） #

用字典来管理动态命名的DataFrame，既安全又容易维护：

from datetime import date

# 把日期格式转成你要的"年_月缩写_日"格式
today_formatted = date.today().strftime("%Y_%b_%d").lower()

# 用字典存储DataFrame
df_store = {}
df_store[f"df_{today_formatted}"] = spark.sql("select * from tablename")

# 调用时通过字典键获取对应的DataFrame
df_store["df_2024_jul_05"].show()

方法二：直接动态生成全局变量（不推荐） #

如果一定要生成独立的变量名，可以修改全局命名空间，但这种方式会污染全局变量，后期不好追踪：

from datetime import date

today_formatted = date.today().strftime("%Y_%b_%d").lower()

# 动态生成变量并赋值
globals()[f"df_{today_formatted}"] = spark.sql("select * from tablename")

# 之后直接用生成的变量名操作
df_2024_jul_05.show()

注意：默认date.today()转字符串是2024-07-05格式，用strftime("%Y_%b_%d")可以得到2024_Jul_05，再加.lower()就变成你要的小写缩写格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rijoy Thanalil