如何获取DataFrame名称为字符串并正确匹配筛选后的对应实例

问题核心是筛选时仅对DataFrame列表做了过滤，未同步过滤对应的名称列表，导致索引错位，以下是几种常用的可落地实现方案：

方案1：筛选时同步保留数据与名称的配对关系 #

不需要修改原有数据结构，仅调整筛选逻辑，同时遍历DataFrame列表和名称列表，符合条件的配对同步保留：

# 假设你原有的筛选判断逻辑为自定义函数 is_covered(df)，返回True/False
# 旧筛选写法（仅保留DataFrame）：
# covered_filts = [df for df in filters if is_covered(df)]

# 新筛选写法（同步保留DataFrame和对应名称）
covered_pairs = [(df, name) for df, name in zip(filters, filter_names) if is_covered(df)]

绘图时直接遍历配对结果即可，不会出现错位：

for df, name in covered_pairs:
    plt.plot(phases, ind_int_flux, label = name)

如果需要单独拆分筛选后的DataFrame列表和名称列表，也可以额外加两行：

covered_filts = [pair[0] for pair in covered_pairs]
covered_filter_names = [pair[1] for pair in covered_pairs]

方案2：给DataFrame绑定名称属性 #

直接将名称和DataFrame绑定为一个整体，后续不需要维护两份独立列表：

# 初始化时给每个DataFrame添加自定义name属性
for df, name in zip(filters, filter_names):
    df.name = name

# 筛选时正常过滤DataFrame即可
covered_filts = [df for df in filters if is_covered(df)]

# 绘图时直接取每个DataFrame的name属性当标签
for df in covered_filts:
    plt.plot(phases, ind_int_flux, label = df.name)

方案3：用字典存储映射关系 #

如果滤波器名称唯一，用字典存储名称和DataFrame的对应关系逻辑更清晰：

# 初始化字典，键为滤波名称，值为对应DataFrame
filter_dict = dict(zip(filter_names, filters))

# 筛选时保留符合条件的键值对
covered_filter_dict = {name: df for name, df in filter_dict.items() if is_covered(df)}

# 绘图时遍历字典即可
for name, df in covered_filter_dict.items():
    plt.plot(phases, ind_int_flux, label = name)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16936122