求助：遍历DataFrame列表并更新DataFrame的有效方法

你的问题出在循环中的变量赋值不会修改原DataFrame对象：当你在for df in [df1, df2, df3]里执行df = df.filter(regex='FLAG')时，df只是原DataFrame的临时引用，赋值后它指向了新生成的过滤后DataFrame，原df1/df2/df3并没有被修改。

下面是两种可行的解决方法：

方法一：列表推导式批量生成处理后的DataFrame #

直接用列表推导式生成过滤后的DataFrame列表，再重新赋值给原变量：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(columns=['FREQUNECY_ID', 'START_DATE', 'END_DATE', 'FLAG_ACTIVE', 'FLAG_CURRENT'])
df2 = pd.DataFrame(columns=['PRODUCT_ID', 'PURCHASE_DATE', 'FLAG_ACTIVE', 'FLAG_CURRENT'])
df3 = pd.DataFrame(columns=['FREQUNECY_ID', 'START_DATE', 'END_DATE', 'FLAG_ACTIVE', 'FLAG_CURRENT'])

# 批量过滤并重新赋值
df1, df2, df3 = [df.filter(regex='FLAG') for df in [df1, df2, df3]]

print(df3.columns)
# 输出: Index(['FLAG_ACTIVE', 'FLAG_CURRENT'], dtype='object')

方法二：通过索引遍历修改列表元素 #

先把DataFrame存入列表，通过索引修改列表内的元素，再按需重新赋值给原变量：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(columns=['FREQUNECY_ID', 'START_DATE', 'END_DATE', 'FLAG_ACTIVE', 'FLAG_CURRENT'])
df2 = pd.DataFrame(columns=['PRODUCT_ID', 'PURCHASE_DATE', 'FLAG_ACTIVE', 'FLAG_CURRENT'])
df3 = pd.DataFrame(columns=['FREQUNECY_ID', 'START_DATE', 'END_DATE', 'FLAG_ACTIVE', 'FLAG_CURRENT'])

dfs = [df1, df2, df3]
# 按索引遍历，直接替换列表中的元素
for i in range(len(dfs)):
    dfs[i] = dfs[i].filter(regex='FLAG')

# 若需要保留原变量名，重新赋值
df1, df2, df3 = dfs

print(df3.columns)

另外，你注释里的列表推导式写法有误，正确写法是：

col_lst = [col for col in df.columns if 'FLAG' in col]
df = df[col_lst]

这个逻辑和filter(regex='FLAG')效果一致，可按需选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rams