如何在Python中通过字符串名称访问对应DataFrame以简化函数？

你之前的报错原因是传入的code是字符串类型，而loc是DataFrame专属的方法，字符串当然没有这个属性。下面提供两种实用的解决思路：

方法一：用字典建立字符串与DataFrame的映射 #

先创建一个字典，把code字符串和对应的DataFrame绑定，通过字典快速匹配到目标DataFrame：

# 先定义映射字典，key是你要用的code，value是对应的DataFrame
df_mapping = {
    "champion": champion_league,
    "europe": european_leagues  # 注意你之前拼写的earopean是笔误，修正为european
}

def check_league(t, d, code):
    # 从字典中获取目标DataFrame，不存在则返回0
    target_df = df_mapping.get(code)
    if not target_df:
        return 0
    
    temp = target_df.loc[(target_df['match_date'] == d) & (target_df['kot'] < t)]
    # 简化判断逻辑，一行返回结果
    return 0 if temp.empty else 1

后续如果新增其他DataFrame，只需要在字典里添加新的键值对，函数逻辑完全不用改，扩展性很强。

方法二：直接传入DataFrame对象（更简洁） #

如果调用函数时能直接拿到DataFrame，完全不需要传code字符串，直接把DataFrame作为参数传入：

def check_league(t, d, target_df):
    temp = target_df.loc[(target_df['match_date'] == d) & (target_df['kot'] < t)]
    return 0 if temp.empty else 1

# 调用示例
check_league(10, '2024-01-01', champion_league)
check_league(10, '2024-01-01', european_leagues)

这种方式更直接，函数逻辑更纯粹，不需要维护映射关系，适合调用场景允许直接传递DataFrame的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tali_kr