按列名拆分DataFrame并命名为df_列名？现有代码报语法错误

现有如下结构的DataFrame：

A      B       C       D      E
0 Orange  Dad   X Eyes    3d     Navy
1 pink    Mum    Bored    ooo    NaN
2 Yellow  NaN    Sad      Gray   NaN

需要将该DataFrame按列名拆分为多个独立的DataFrame，每个拆分后的DataFrame命名为df_列名（例如df_A、df_B），期望输出示例：

>>> df_A

    A
0 Orange
1 pink
2 Yellow

>>> df_B

   B
0 Dad
1 Mum
2 NaN

尝试了以下代码：

d={f'df_{i}': for i in df}

出现语法错误：

File "/var/folders/jd/lh_mnln92n17ysg8grr0000gn/T/ipykernel_2633/2946580.py", line 1
    d={f'df_{i}': for i in df}
                                        ^
SyntaxError: invalid syntax

你的代码语法错误是因为字典推导式缺少对应的值部分。以下两种方式可实现需求：

方式1：用字典存储拆分后的DataFrame #

通过字典推导式，为每个列生成对应的单列DataFrame，便于统一管理：

# 假设原始DataFrame名为df
df_dict = {f'df_{col}': df[[col]] for col in df.columns}

后续可通过df_dict['df_A']、df_dict['df_B']访问对应单列DataFrame。

方式2：直接创建独立变量 #

如果需要直接生成df_A、df_B这类全局/局部变量，可借助globals()或locals()：

for col in df.columns:
    globals()[f'df_{col}'] = df[[col]]

执行后直接输入df_A即可得到对应单列DataFrame，完全匹配你期望的输出形式。

注意：用globals()会在全局命名空间创建变量，函数内操作建议用locals()；但更推荐用字典存储，避免命名空间混乱。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mimieffle