如何通过日期列单元格从Python DataFrame列表中访问目标DataFrame

你可以把原来的列表改成字典，用日期字符串作为键，这样就能直接通过df_dict['2022-04-20']来访问对应DataFrame，下面是两种思路的具体实现：

方法一：从CSV文件名提取日期 #

针对xxxx_YYYY-MM-DD.csv格式的文件名，直接拆分字符串提取日期部分：

import pandas as pd
import glob
import os

path = "C:/Users/dsdadsdsaa/"
all_files = glob.glob(path + '*.csv')
# 用字典替代列表存储DataFrame
df_dict = {}

for filename in all_files:
    # 提取纯文件名（去掉路径）
    base_name = os.path.basename(filename)
    # 拆分出日期：按下划线分割取最后一段，再去掉.csv后缀
    date_str = base_name.split('_')[-1].replace('.csv', '')
    # 读取文件并存入字典
    dataframe = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    df_dict[date_str] = dataframe

# 批量处理date和time列
for date_key in df_dict:
    df_dict[date_key]['date'] = pd.to_datetime(df_dict[date_key]['date'])
    df_dict[date_key]['time'] = pd.to_datetime(df_dict[date_key]['time'])

# 示例访问
print(df_dict['2022-04-01'])

方法二：利用DataFrame的date列获取日期 #

假设每个文件对应的date列所有值为同一天，提取该列的唯一日期作为键：

import pandas as pd
import glob
import os

path = "C:/Users/dsdadsdsaa/"
all_files = glob.glob(path + '*.csv')
df_dict = {}

for filename in all_files:
    dataframe = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    # 先转换date列格式
    dataframe['date'] = pd.to_datetime(dataframe['date'])
    # 提取唯一日期并转为YYYY-MM-DD字符串
    date_str = dataframe['date'].dt.date.unique()[0].strftime('%Y-%m-%d')
    # 转换time列后存入字典
    dataframe['time'] = pd.to_datetime(dataframe['time'])
    df_dict[date_str] = dataframe

# 示例访问
print(df_dict['2022-04-20'])

注意：如果某个DataFrame的date列包含多日期，方法二需要调整逻辑（比如按日期分组），确保每个文件对应单一日期再使用该方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DrJokerr