如何以变量命名DataFrame？基于多索引df_yearly的分表需求

首先，你之前的写法报错是因为Python不允许将值赋值给表达式（比如f-string、字符串拼接结果），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。

推荐方案：用字典存储多个ticker的DataFrame #

这是最安全、易维护的方式，尤其适合处理多个ticker的场景：

# 定义要处理的ticker列表
tickers = ["META", "AAPL", "GOOG"]
# 创建空字典存储每个ticker对应的DataFrame
df_dict = {}

for ticker in tickers:
    # 将子集存入字典，键为ticker名，值为对应的DataFrame
    df_dict[ticker] = df_yearly.query('Ticker in @ticker')

之后调用某个ticker的DataFrame时，直接用df_dict["META"]即可。如果要保存到Excel的不同工作表，用pandas.ExcelWriter循环处理：

from pandas import ExcelWriter

with ExcelWriter("ticker_data.xlsx") as writer:
    for ticker, df in df_dict.items():
        df.to_excel(writer, sheet_name=ticker)

不推荐但可行：动态生成全局变量 #

如果你一定要生成df_META这种独立变量名，可以用globals()字典（但不建议，容易造成命名混乱，难以批量管理）：

ticker = "META"
globals()[f"df_{ticker}"] = df_yearly.query('Ticker in @ticker')

执行后就会生成df_META这个变量，但处理多个ticker时，没法方便地批量操作这些变量，所以优先选择字典方案。

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