编写代码对多个pandas DataFrames执行相同的操作

是一种常见的需求，可以通过以下方式实现：

首先，导入pandas库并创建多个DataFrames，可以使用pandas的DataFrame()函数或从其他数据源加载数据。

import pandas as pd

# 创建DataFrame1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建DataFrame2
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

定义一个函数或使用lambda表达式来执行相同的操作。

# 定义函数来执行相同的操作
def process_data(df):
    # 执行操作，例如计算列的和
    df['C'] = df['A'] + df['B']
    return df

# 使用lambda表达式来执行相同的操作
process_data = lambda df: df.assign(C=df['A'] + df['B'])

使用循环或列表推导式对多个DataFrames应用相同的操作。

# 使用循环对多个DataFrames应用相同的操作
dfs = [df1, df2]
for df in dfs:
    df = process_data(df)

# 使用列表推导式对多个DataFrames应用相同的操作
dfs = [process_data(df) for df in [df1, df2]]

以上代码示例中，我们创建了两个DataFrames（df1和df2），然后定义了一个process_data函数来执行相同的操作，即计算'A'列和'B'列的和，并将结果存储在'C'列中。最后，我们使用循环或列表推导式对多个DataFrames应用相同的操作。

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