Python函数传入CSV术语动态命名DataFrame，无需硬编码可行吗？

你想通过传入的术语来命名生成的DataFrame，直接写df_{name}确实行不通，这里给你两种可行的思路，优先推荐第一种：

推荐：用字典统一管理（最规范） #

用字典来存储不同术语对应的DataFrame，既清晰又好维护，不会乱改命名空间：

import pandas as pd

def read_data_into_df(name):
    df_store = {}
    df_store[name] = pd.read_csv(f"file_{name}.csv")
    return df_store

# 使用示例
data_frames = read_data_into_df("sales")
# 通过键名访问对应的DataFrame
print(data_frames["sales"].head())

后续要加其他术语的DataFrame，直接往字典里新增即可，管理起来特别方便。

可选：动态创建全局变量（不推荐） #

如果非要生成独立的df_xxx变量，可以用globals()修改全局命名空间，但这种方式容易搞乱代码，不建议常用：

import pandas as pd

def read_data_into_df(name):
    globals()[f"df_{name}"] = pd.read_csv(f"file_{name}.csv")

# 使用示例
read_data_into_df("sales")
# 直接访问生成的变量
print(df_sales.head())

这种写法会把变量塞进全局空间，万一术语和已有变量重名，还会覆盖掉原来的内容，调试起来很麻烦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kata