回答編集履歴
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1案目のコードに解説を追加
answer
CHANGED
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@@ -1,5 +1,6 @@
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2案提示します。
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### 1案目
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1つ目は、最初に`locals()`組み込み関数を使用して、シンボルテーブル辞書を取得します。
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この辞書のキーはシンボル(関数や変数など)の名前文字列です。
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したがって、以下のように`pd.concat`に指定するリストを動的に構成できます。
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@@ -9,6 +10,36 @@
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pd.concat([locals_['df{}'.format(i + 1)] for i in range(1000)])
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```
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##### コードの解説
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まず、`'df{}'.format(i + 1)` の format メソッドについては、以下のリンクを参照してください。
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[str.format(*args, **kwargs)](https://docs.python.jp/3/library/stdtypes.html#str.format)
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> 文字列の書式化操作を行います。このメソッドを呼び出す文字列は通常の文字、または、 {} で区切られた置換フィールドを含みます。それぞれの置換フィールドは位置引数のインデックスナンバー、または、キーワード引数の名前を含みます。返り値は、それぞれの置換フィールドが対応する引数の文字列値で置換された文字列のコピーです。
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つまり、`'df{}'`の {} は、置換フィールドであり、引数で与えた`i + 1`の結果に置き換わります。
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```Python
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print('df{}'.format(1)) # -> df1
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print('df{}'.format(2)) # -> df2
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print('df{}'.format(3)) # -> df3
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```
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そして、`[locals_['df{}'.format(i + 1)] for i in range(1000)]`は、
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以下のコードと同様のことをリスト内包表記で記述しています。
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```Python
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pd.concat([locals_['df1'], locals_['df2'], ..., locals_['df1000']])
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```
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`locals_`は辞書であるため、[] を用いてキーから値を取得することができます。
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最初の `locals_['df1']` の結果は、df1 変数の値である DataFrame になります。
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したがって、以下のコードと同じ結果が得られます。
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```Python
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pd.concat([df1, df2, ..., df1000])
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```
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#### 2案目
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2つ目は、最初からリストに各 df を追加していく方法です。
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そして、`pd.concat`にはこのリストを指定します。
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