如何在Python循环中动态创建并命名DataFrame？

你原来的代码报错，是因为Python赋值语句的左侧必须是合法变量名，不能用字符串拼接结果直接作为变量名赋值。下面给你两种可行的实现方式：

方案一：用字典存储（推荐） #

用字典管理处理后的DataFrame，既清晰又避免污染全局命名空间，后续调用和维护更方便：

dfx = [df123, df456]
names = [678, 1011]  # 注意：Python中数字不能以0开头，原代码的01011会触发语法错误，这里改为1011

# 初始化空字典存储结果
processed_dfs = {}

for i, df in enumerate(dfx):
    # 生成目标名称，比如"df678"
    target_name = f"df{names[i]}"
    # 处理DataFrame（修正drop的用法：删除指定列）
    processed_df = df.drop("column", axis=1)
    # 将结果存入字典
    processed_dfs[target_name] = processed_df

# 调用示例：通过字典键获取对应DataFrame
print(processed_dfs["df678"])

方案二：直接创建全局变量（不推荐） #

如果一定要生成独立的全局变量，可以通过globals()函数操作全局命名空间，但这种方式容易引发变量名冲突，不利于代码维护：

dfx = [df123, df456]
names = [678, 1011]

for i, df in enumerate(dfx):
    target_name = f"df{names[i]}"
    # 将处理后的DataFrame注册为全局变量
    globals()[target_name] = df.drop("column", axis=1)

# 调用示例：直接使用生成的变量名
print(df678)

额外修正说明 #

1. 原代码中01011是非法数字（Python不允许整数以0开头），需改为1011；
2. 原代码df.drop.loc[:,"column"]用法错误，删除指定列的正确写法是df.drop("column", axis=1)，或者用df.loc[:, df.columns != "column"]。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sam