如何为Python中DataFrame列表的每个元素添加对应名称的新列？

错误原因 #

你写的df[df]是完全错误的用法——Pandas里df[xxx]如果xxx是DataFrame，会尝试把它当作布尔索引条件来用，但你传入的是普通DataFrame对象，所以才会报“Boolean array expected for the condition, not object”的错误。另外，你当前的df_all列表只存了DataFrame对象，没有保存它们的名称（比如df1、df2），没法直接从对象反向拿到变量名。

解决方案 #

不要只存DataFrame对象，把名称和对象绑定在一起存储，比如用元组列表或字典，这样循环时能直接获取名称并赋值给新列。

方法1：使用元组列表

先重构你的df_all为包含名称和DataFrame的元组列表：

df_all = [("df1", df1), ("df2", df2), ("df3", df3)]

然后循环添加列：

for name, df in df_all:
    df["Loc"] = name

方法2：使用字典（更直观）

把DataFrame按名称存入字典：

df_dict = {"df1": df1, "df2": df2, "df3": df3}

循环字典的键值对来添加列：

for name, df in df_dict.items():
    df["Loc"] = name

补充说明 #

不要尝试通过DataFrame对象反向获取变量名（比如用globals()遍历查找），这种方法是hack式的，当多个变量指向同一个DataFrame时会出错，而且代码可读性极差，直接绑定名称和对象才是稳妥的做法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Spooked