如何用Pandas将字典中存储的DataFrame值转为对应键命名的DataFrame？

嘿，这个需求其实挺容易搞定的！不过先提个小细节：像25Dec2017_28Jan2018这种以数字开头的名称，是不合法的Python变量名，直接创建会报错。如果一定要用这类名称，可能需要做些小调整，下面我会把两种可行方案都讲清楚：

方法一：循环自动创建（高效推荐） #

如果你的字典里有6个DataFrame，循环遍历的方式最省事儿，不用一个个手动写赋值语句。假设你的字典变量名为df_dict，直接用下面的代码：

# 假设你的字典结构如下（键是目标名称，值是对应DataFrame对象）
df_dict = {
    "_20Nov2017_24Dec2017": your_df1,
    "25Dec2017_28Jan2018": your_df2,
    # 剩下4个键值对依次补充...
}

# 遍历字典，动态创建合法的DataFrame对象
for df_name, df_data in df_dict.items():
    # 处理以数字开头的非法变量名，自动添加前缀df_
    if df_name[0].isdigit():
        valid_var_name = f"df_{df_name}"
    else:
        valid_var_name = df_name
    # 将DataFrame绑定到全局命名空间
    globals()[valid_var_name] = df_data

执行完这段代码后，你就能直接用_20Nov2017_24Dec2017、df_25Dec2017_28Jan2018这些名称来访问对应的DataFrame了——如果不想加前缀，你可以把原始键名改成以字母/下划线开头的格式（比如_25Dec2017_28Jan2018），这样就能直接用原名称了。

方法二：手动逐个赋值（直观但繁琐） #

如果你的DataFrame数量不多，也可以直接手动赋值，虽然麻烦但更直观（同样要注意变量名合法性）：

# 直接将字典中的值赋值给对应变量
_20Nov2017_24Dec2017 = df_dict["_20Nov2017_24Dec2017"]
# 处理非法名称，加前缀
df_25Dec2017_28Jan2018 = df_dict["25Dec2017_28Jan2018"]
# 依次给剩下4个DataFrame做同样的赋值操作

不管用哪种方法，完成后你直接输入变量名就能查看DataFrame的快照啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者natnay