如何从DataFrame字典中提取键不含点号的独立DataFrame

问题背景 #

现有一个存储DataFrame的字典df_dict，其键列表如下：

dict_keys(['df1.test', 'df2.test', 'df3.test','df1_test','df2_test','df3_test'])

需要将键名中不含.的DataFrame提取出来，生成对应名称的独立变量（如df1_test、df2_test），替代手动逐个赋值的繁琐操作。

原尝试代码的问题 #

你写的代码存在三个关键问题：

1. str.contains是pandas Series的方法，普通字符串不能直接调用，判断字符是否存在用in关键字即可
2. Python中否定判断用not，而非!
3. 直接给循环变量key赋值无法创建全局/局部变量，需要通过命名空间动态创建

正确实现方式 #

方式1：动态创建全局变量

直接生成对应名称的独立DataFrame变量：

import pandas as pd

# 遍历字典键
for key in df_dict:
    # 筛选不含"."的键
    if '.' not in key:
        # 动态创建以键名为变量名的DataFrame
        globals()[key] = df_dict[key]

注：字典中的值已经是DataFrame，无需再次用pd.DataFrame()转换，直接赋值即可。

方式2：存入新字典管理（更安全规范）

如果担心全局变量污染，推荐将筛选后的DataFrame存入新字典，后续通过字典访问：

clean_dfs = {}
for key in df_dict:
    if '.' not in key:
        clean_dfs[key] = df_dict[key]

# 访问示例：clean_dfs['df1_test']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BB123