Python如何通过for循环遍历变量对合并字典减少代码冗余

你提到的df1/df2/df3实际为Pandas的DataFrame对象（普通Python字典无merge方法），可以通过itertools.combinations生成无重复的两两组合，再循环执行合并、长度统计逻辑即可，代码如下：

from itertools import combinations

final_dict = {}
# 存储所有待处理的DataFrame及对应名称
df_list = [
    ("df1", df1),
    ("df2", df2),
    ("df3", df3)
]
# 遍历所有唯一两两组合
for (name_x, df_x), (name_y, df_y) in combinations(df_list, r=2):
    # 生成字典键
    dict_key = f"{name_x}_{name_y}"
    # 执行合并，注意on参数需要传入单个列名组成的列表，不要把多个列名写在同一个字符串里
    merged_res = df_x.merge(df_y, on=["column_name1", "column_name2", "column_name3"])
    # 存储长度到结果字典
    final_dict[dict_key] = len(merged_res)

说明 #

• combinations生成的是不考虑顺序的无重复组合，不会出现df2_df1这类和df1_df2重复的配对，完全符合你的需求
• 如果后续需要新增更多DataFrame处理，只需要往df_list里添加(新df名称字符串, 新df对象)的元组即可，无需修改其他逻辑
• 注意你原有代码中on参数的写法错误：["column_name1, column_name2, column_name3"]是把三个列名当做一个列名处理，执行时会报找不到列的错误，需要修改为示例中的写法

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MAtennis9