# 生成指定列名行索引的空表格 # 修改字典内不同表格的值

# 生成指定列名行索引的空表格
# 修改字典内不同表格的值

import pandas as pd

list1 = ['列1', '列2', '列3']  # 列名列表
list2 = ['行1', '行2', '行3']  # 行索引列表

df = pd.DataFrame(columns=list1, index=list2)

# 1
dic = {key: df for key in ["key1", "key2", "key3"]}
# 会联动修改所有的键值表格
dic["key1"].iloc[0] = range(3)

# 2
dic = {key: value for key, value in zip(["key1", "key2", "key3"], [df]*3)}
# 会联动修改所有的键值表格
dic["key1"].iloc[0] = range(3)

# 3
df1, df2, df3 = [pd.DataFrame(columns=list1, index=list2)] * 3
dic = {key: value for key, value in zip(["key1", "key2", "key3"], [df1, df2, df3])}
# 会联动修改所有的键值表格
dic["key1"].iloc[0] = range(3)

# 4
df1 = pd.DataFrame(columns=list1, index=list2)
df2 = pd.DataFrame(columns=list1, index=list2)
df3 = pd.DataFrame(columns=list1, index=list2)
dic = {key: value for key, value in zip(["key1", "key2", "key3"], [df1, df2, df3])}
dic["key1"].iloc[0] = range(3)
# 只修改指定键名的键值表格
print(dic)

# 总结 避免同指向

这段代码的主要目标是创建一个字典，其中的键值是Pandas DataFrame对象。这些DataFrame对象有相同的列名和行索引，但是它们的值可能会有所不同。

首先，你创建了一个空的DataFrame df，它有指定的列名（list1）和行索引（list2）。

然后，你尝试了四种不同的方法来创建字典：

1. 方法一：你创建了一个字典dic，其中每个键的值都是同一个DataFrame df。当你修改其中一个键的值时（例如dic["key1"].iloc[0] = range(3)），所有的键值都会被修改，因为它们都指向同一个DataFrame对象。
2. 方法二：你创建了一个新的字典dic，其中每个键的值都是df的副本。然而，由于你使用了列表乘法（[df]*3），这些副本实际上都是指向同一个对象的引用。因此，当你修改其中一个键的值时，所有的键值都会被修改。
3. 方法三：你创建了三个新的DataFrame对象（df1，df2，df3），它们都是通过列表乘法从df创建的。然后，你创建了一个新的字典dic，其中每个键的值都是这些新的DataFrame对象。然而，由于这些新的DataFrame对象都是通过列表乘法创建的，它们实际上都是指向同一个对象的引用。因此，当你修改其中一个键的值时，所有的键值都会被修改。
4. 方法四：你分别创建了三个新的DataFrame对象（df1，df2，df3）。然后，你创建了一个新的字典dic，其中每个键的值都是这些新的DataFrame对象。由于这些新的DataFrame对象是独立创建的，它们不会指向同一个对象。因此，当你修改其中一个键的值时，其他的键值不会被修改。

总的来说，如果你想要在字典中存储多个独立的DataFrame对象，你应该避免使用列表乘法来创建这些对象，因为这会导致所有的对象都指向同一个引用。相反，你应该分别创建每个对象，以确保它们是独立的。希望这个解释对你有所帮助！