Python for文のまわし方

Question

freq_allというデータフレームから、knowの行の値(1または0が格納されている)が1かつknowcluster_idの行(0,1,2のどれかの値が格納されている)の値毎に、freq_know01(knowcluster_id==0)、freq_know02(knowcluster_id==1)、freq_know03(knowcluster_id==2)という3つのデータフレームに格納しなおしたい。
その後、3つのデータフレーム毎に、SapmleIdの行を削除し、相関係数を求め、ヒートマップの作成まで行いたい。

3つのデータフレーム毎にプログラムを書くと長くなってしまうため、for文を用いて行いたい。

しかし、データフレームの名前と中身を区別して書くことが出来ず、相関行列も上手く表示されないため、今回質問させていただきました。

import matplotlib.pyplot as plt
clu=0
for clu in range(3):
    i = []
    i = ("freq_know")+str(clu+1)
    i = freq_all[(freq_all.know==1)&(freq_all.knowcluster_id==clu)]
    j = i.drop("SampleID",axis=1)
    k = i.corr()
    print(k)
    k.style.background_gradient(cmap="bwr",vmin=-1,vmax=1,axis=None)
    plt.savefig("a.png")

Comments

[toast-uz]

Pandas使ったり、相関行列を表示させようとしたりする前に、3つの変数を順番にprintするプログラムをfor文で書いてみましょう。

[minyo]

前回に引き継き、回答ありがとうございます。おっしゃる通りです。まずは格納のみを考えるべきでした。
for文で、同じ引数(この場合はk)を使い、3つのデータフレームを格納することはできるのですが、それぞれのデータフレームに名前を付けることが出来ません。私なりに調べてみたのですが、分からなかったため、よろしければ教えていただけるとありがたいです。

[toast-uz]

Pythonで似て非なる変数を繰り返し使う場合、リストを利用します。この場合、pandasのデータフレームを要素に持つリストを使うとよいと思います。

[minyo]

度々質問してしまい申し訳ありません。アドバイスをもとにプログラムを作成してみましたが、上手く格納されていません。原因は何でしょうか、、

clu = 0
for clu in range(3):
df = pd.DataFrame(freq_all[(freq_all.know==1)&(freq_all.knowcluster_id==0)])
df.name="freq_know0" + str(clu+1)
print(df.name)

[toast-uz]

まずは、pandasを使うのを1回やめて、3つの普通の変数（整数など）を順番にprintするプログラムをfor文で書いてみましょう。

[minyo]

all_df = [1,2,3]

for i in range(3):
print(all_df[i])

こんなかんじでしょうか、？

[toast-uz]

そうですね。変数はそのままにして、整数のところをデータフレームにするだけです。なのでリストを使ってdf[clu]とすればよいです。ただし、示していただいた構文だと、for文の外で値1, 2, 3を与えており、質問者様がやりたいこと（for文の中でデータフレームを代入する）とは若干異なります。これも、普通の変数を使った上記の文の状態で、for文の中で整数を代入するにはどうすればよいか、から考えましょう。

Answer 1

df = []
for clu in range(3):
    df.append(pd.DataFrame(freq_all[(freq_all.know==1)&(freq_all.knowcluster_id==clu)]))
    df[clu] = df[clu].drop("SampleID",axis=1)
    df_corr = df[clu].corr()
    #corr_target = df_corr.iloc[:,33:34]
    #cor = sns.heatmap(corr_target,annot=True,fmt=".2f",cbar=True,square=True)
    #plt.tight_layout()
    #plt.show()
    clu = clu+1
    print(df_corr)
コード