Python如何通过for循环批量导出月份DataFrame为csv并自动提取月份列表

错误原因 #

你写的df_{}.format(i)是非法语法，Python无法直接将字符串格式化结果作为变量名调用，需要通过变量空间映射或者预存字典的方式实现动态变量调用。

可行解决方案 #

方案1：直接通过全局变量空间调用（快速适配你的现有代码） #

import pandas as pd
months = ['may','jun','jul','aug']
for i in months:
    globals()[f'df_{i}'].to_csv(f'raw_master_{i}.csv', encoding='utf_8_sig')

注：如果你的DataFrame是在函数内部定义的，把globals()替换为locals()即可

方案2：优先推荐：将DataFrame存入字典后批量操作 #

这种写法结构更清晰，后续对月份数据做其他批量操作也更方便：

# 先把所有DataFrame存入字典
df_dict = {
    'may': df_may,
    'jun': df_jun,
    'jul': df_jul,
    'aug': df_aug
}
# 批量导出
for month, df in df_dict.items():
    df.to_csv(f'raw_master_{month}.csv', encoding='utf_8_sig')

可以通过遍历当前变量名，筛选符合规则的DataFrame来自动生成months列表，无需手动定义：

import pandas as pd
months = []
# 遍历全局变量的键名
for var_name in globals().keys():
    # 筛选符合df_xxx格式、且是pandas DataFrame类型的变量
    if var_name.startswith('df_') and isinstance(globals()[var_name], pd.DataFrame):
        # 提取月份部分
        months.append(var_name.split('_')[1])
# 输出得到的months就是['may','jun','jul','aug']
print(months)

注：如果当前环境有其他df_开头的DataFrame不想纳入范围，可以加额外的字符串判断过滤即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AmanArora