将数组中的每个dataframe子集，并在每次循环中存储为新的dataframe对象

可以通过以下步骤实现：

首先，创建一个空的dataframe列表，用于存储每个子集的dataframe对象。
使用循环遍历数组中的每个dataframe。
在每次循环中，根据需要对当前dataframe进行子集操作，可以使用dataframe的切片、过滤、聚合等方法。
将得到的子集dataframe存储到之前创建的dataframe列表中。
循环结束后，可以通过访问列表中的每个dataframe对象来获取每个子集的结果。

以下是一个示例代码，演示了如何实现上述步骤：

import pandas as pd

# 创建一个空的dataframe列表
subset_dataframes = []

# 假设数组名为dataframes，包含多个dataframe对象
dataframes = [df1, df2, df3, ...]

# 使用循环遍历数组中的每个dataframe
for df in dataframes:
    # 在每次循环中，根据需要对当前dataframe进行子集操作
    # 这里以简单的示例为例，将每个dataframe的前两行作为子集
    subset_df = df.head(2)
    
    # 将得到的子集dataframe存储到之前创建的dataframe列表中
    subset_dataframes.append(subset_df)

# 循环结束后，可以通过访问列表中的每个dataframe对象来获取每个子集的结果
for i, subset_df in enumerate(subset_dataframes):
    print(f"Subset dataframe {i+1}:")
    print(subset_df)
    print("\n")

在实际应用中，根据具体需求可以对子集进行更复杂的操作，例如根据条件过滤、按列进行聚合等。此外，还可以使用不同的存储方式，如将子集保存为独立的CSV文件或存储到数据库中。

对于云计算领域的相关知识，可以参考腾讯云的文档和产品介绍，以下是一些相关链接：