Python遍历DataFrame字典按键名拆分独立DataFrame的实现方法

现有一个存储了多个DataFrame对象的字典，结构参考下图：

需求为拆分字典内各DataFrame的Value列，生成对应的独立DataFrame，且每个独立DataFrame的变量名与字典对应的键名一致。
原有实现代码运行失败：

for value, key in zip(daten_para_dic.values(), daten_para_dic.keys()):
   '{}'.format(key) = value

运行报错：cannot assign to function call（无法向函数调用结果赋值）。

'{}'.format(key)是字符串格式化函数的返回值，属于临时生成的字面量结果，Python语法不允许直接给这类函数调用返回的临时值赋值。

方案1：动态生成同名独立变量（非必要不推荐） #

如果确实需要生成和字典键名完全一致的独立变量，可以通过修改命名空间字典实现，遍历过程中同步提取Value列：

# 全局作用域下生成变量用globals()，函数内部局部作用域可替换为locals()
for key, raw_df in daten_para_dic.items():
    globals()[key] = raw_df[['Value']].copy()

注意：如果字典的键不符合Python变量命名规则（比如数字开头、含空格/特殊符号），该方法生成的变量无法直接通过变量名调用，会提升后续维护成本。

方案2：直接在原字典内处理（推荐） #

绝大多数场景不需要拆分为独立变量，直接在原字典中完成列拆分即可，通过键名访问和独立变量使用体验一致，还不会污染全局命名空间：

for key in daten_para_dic:
    # 仅保留Value列，替换原字典中对应的DataFrame
    daten_para_dic[key] = daten_para_dic[key][['Value']].copy()

# 访问示例：如果键为"pressure"，直接用daten_para_dic["pressure"]即可调用对应拆分后的DataFrame

内容的提问来源于stack exchange，提问作者R.Muhrez