pandas遍历DataFrame列表应用公式报无len()属性错误

现有如下测试DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import rec, nan

df1=pd.DataFrame.from_records(rec.array([(202101, 100.0, nan), (202102, 110.0, nan), (202103, 115.0, nan),
 (202104, 118.0, nan), (202105, 123.0, nan), (202106, 126.0, nan),
 (202107, 130.0, nan), (202108, 133.0, nan), (202109, 136.0, nan),
 (202110, 139.0, nan), (202111, 144.0, nan), (202112, 148.0, nan),
 (202201, 150.0, 50.0), (202202, 152.0, 38.2), (202203, 154.0, 33.9),
 (202204, nan, 30.0), (202205, nan, 25.0), (202206, nan, 20.0)], 
          dtype=[('yyyymm', '<i8'), ('rev', '<f8'), ('yoy_pct_rev', '<f8')]))

df1.set_index('yyyymm')

其中rev为营收字段，yoy_pct_rev为12个月同比变化率字段。已知2022年4-6月的同比增速，需要预测这3个月的营收值。

针对单个DataFrame使用for循环计算时，代码可正常运行，仅会出现yyyymm索引转为普通列的情况，对应代码如下：

for i in range(12,len(df1.index)):
    df1.iloc[i, 1] = df1.iloc[i-12, 1]*((df1.iloc[i,2]/100)+1)    
df1

由于存在多个行列结构完全一致、仅rev和yoy_pct_rev取值不同的DataFrame需要做相同计算，因此将DataFrame存入列表后执行遍历计算，对应代码如下：

my_list=[df1]

for i in range(12,len(my_list.index)):
    my_list.iloc[i, 0] = my_list.iloc[i-12,0]*((my_list.loc[i,1]/100)+1)                               
df1

运行时触发报错：object of type 'builtin_function_or_method' has no len()，需要定位代码问题。

代码共有3处问题：

• 混淆了Python列表和pandas DataFrame的对象类型：my_list是普通Python列表，不是DataFrame，没有.index属性、也没有.iloc/.loc索引方法。写len(my_list.index)时，Python会把index识别为列表内置的index()查找方法，无法对方法对象求长度，直接触发当前报错。
• 缺少两层遍历逻辑：列表中存储了多个DataFrame，需要先遍历取出列表中的每个DataFrame对象，再针对单个DataFrame执行营收填充计算，不能直接对列表对象调用pandas专属方法。
• 列索引取值错误：原单表逻辑中rev是第2列（位置索引为1）、yoy_pct_rev是第3列（位置索引为2），列表版代码错将列索引写为0和1，即使解决前两个问题也会取错字段，导致计算结果错误。

my_list = [df1]  # 可继续往列表中添加其他结构一致的待处理DataFrame

# 第一层遍历：取出列表中每个DataFrame
for df in my_list:
    # 第二层遍历：对单个DataFrame复用已经验证通过的填充逻辑
    for i in range(12, len(df.index)):
        df.iloc[i, 1] = df.iloc[i-12, 1] * ((df.iloc[i, 2]/100) + 1)

# 查看计算结果
df1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jack homareau