在使用iteritems时在字典中操作熊猫数据框（）

Question

我创建了一个数据框字典来存储我的数据。我需要为每个数据框做一些东西，我试图使用iteritems（）遍历字典。但不知何故，我似乎无法对数据帧做任何事情。代码编译并不会抛出任何错误，它似乎没有做任何事情。

这里我的代码的简化：

这只是让dataframes

dic={} 
df1=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e']) 
df2=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e']) 
df3=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e']) 
df4=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e']) 
df5=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e']) 

dic[1]=df1 
dic[2]=df2 
dic[3]=df3 
dic[4]=df4 
dic[5]=df5 

的样本字典，这是一组基本的东西我想要做的每个数据帧。

for key, item in dic.iteritems(): 
    item=item.reset_index()  
    item['Rank']=(item.index)+1 

因此，迭代之后我期待每一个数据帧有一个与旧索引一个额外的列，另有额外的列与“等级”，例如：

Expected

相反，据帧似乎是操作的影响，看起来和以前一样：

Reality

我也尝试在迭代中使用临时数据框，然后尝试将其写入“item”中，并得到相同的结果。我只是想知道我想要做什么甚至可能，或者我可能需要绕过它，并使用不同的方法来实现我的目标。

Answer 1

我认为你需要分配DataFrame背部而已，也若想python 2 and 3代码使用items()：

for key, item in dic.items(): 
    item=item.reset_index()  
    item['Rank']=(item.index)+1 
    dic[key] = item 

print (dic[1]) 
    index   a   b   c   d   e Rank 
0  0 -1.085631 0.997345 0.282978 -1.506295 -0.578600  1 
1  1 1.651437 -2.426679 -0.428913 1.265936 -0.866740  2 
2  2 -0.678886 -0.094709 1.491390 -0.638902 -0.443982  3 
3  3 -0.434351 2.205930 2.186786 1.004054 0.386186  4 
4  4 0.737369 1.490732 -0.935834 1.175829 -1.253881  5 
5  5 -0.637752 0.907105 -1.428681 -0.140069 -0.861755  6 
6  6 -0.255619 -2.798589 -1.771533 -0.699877 0.927462  7 
7  7 -0.173636 0.002846 0.688223 -0.879536 0.283627  8 
8  8 -0.805367 -1.727669 -0.390900 0.573806 0.338589  9 
9  9 -0.011830 2.392365 0.412912 0.978736 2.238143 10 

Answer 2

分配项目的数据帧回DIC [关键]

for key, item in dic.items(): 
    item=item.reset_index()  
    item['Rank']=(item.index)+1 
    dic[key] = item