使用For循环按指定名称列表过滤多个DataFrame，代码不生效如何解决

现有代码错误点 #

• 数据结构错误：定义的df1是Python字典，不是Pandas DataFrame对象，无法直接使用DataFrame的筛选语法。
• 列名不匹配：筛选使用的列名为ColumnName，但示例数据中存储名称的列名是Name，列名对应不上会直接报错或无匹配结果。
• 大小写不匹配：待匹配列表name_lists中的值均为小写（如name1），但原数据中的名称为首字母大写格式（如Name1），isin为严格匹配，大小写不一致会导致匹配失败。
• 循环赋值无效：循环中的dataframe是遍历dfs生成的临时变量，直接对其赋值不会修改dfs列表中存储的原DataFrame对象，筛选结果无法保留。

修复后代码 #

import pandas as pd

# 将字典转为DataFrame，df2/df3/df4同理处理
df1 = pd.DataFrame({
    "Name" :["Name1", "Name2", "Name3", "Name4"],
    "X":[30,40,50,60],
    "Y":[20,30,10,40],
    "Z":[10,20,20,10]
})
# 此处假设df2、df3、df4已经完成DataFrame转换
dfs = [df1, df2, df3, df4]
name_lists = ['name1','name2','name3','name5'] 

# 生成新列表存储筛选后的结果
filtered_dfs = []
for df in dfs:
    # 把Name列转小写后匹配，规避大小写差异问题
    filtered_df = df[df["Name"].str.lower().isin(name_lists)]
    filtered_dfs.append(filtered_df)

# 若需要直接修改原dfs列表，可使用索引遍历赋值
# for i in range(len(dfs)):
#     dfs[i] = dfs[i][dfs[i]["Name"].str.lower().isin(name_lists)]

如果不需要忽略大小写匹配，可去掉str.lower()方法，同时将name_lists的值调整为和原数据大小写一致的格式即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Qthry