20 데이터 프레임을 동시에

Question

I (변경 될 정지 영상)은 다음 데이터 구조를 갖고 : I 가지고

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
DatetimeIndex: 2016 entries, 2005-09-19 00:00:00 to 2013-09-12 00:00:00 
Data columns (total 2 columns): 
CA  2016 non-null values 
Na  2016 non-null values 

각 쌍 가지고

pp = ([Pair1, Pair2, Pair3, ..., Pair25]) 

은 다음과 같은 형식을 가진다 각 DataFrame에 대해 매일 적용해야하는 많은 기능. 그러나 For 루프는 Pair1, Pair2, Pair3과 같이 단계별로 실행되지 않을 수 있습니다.

2005-09-19: do function for each pair! 
2005-09-20 and continue 
2005-09-21 
2005-09-22 

이 할 수있는 방법이 있나요 아니면 완전히 코드뿐만 아니라 내 데이터 구조를 변경해야 할 다음의 경우 루프 오히려 예를 들어, 매일 실행해야합니까?

업데이트 지금은, 그러나, 그것은 효율적 1

이것은 있어요 어디?

for i in range(len(ps[1])): 
    for row in ps: 
    print row[i:i+1] 


       A  C    DE 
Date          
2005-09-19 -0.600021 4.649857   3 
       A  G    DE 
Date          
2005-09-19 -0.600021 6.39693  0.105716 
       A  W    DE 
Date          
2005-09-19 -0.600021 6.950815   5 
       A  C    DE 
Date          
2005-09-20 -0.59711 4.637831   3 
       A  G    DE 
Date          
2005-09-20 -0.59711 6.396263  0.109079 
       A  W     DE 
Date          
2005-09-20 -0.59711 6.951772   5 
       A  C    DE 
Date          
2005-09-21 -0.594207 4.641213   3 
       A  G     DE 
Date           
2005-09-21 -0.594207 6.40059  0.109055 
       A  W    DE 
Date          
2005-09-21 -0.594207 6.955593   5 

Answer 1

그들은 당신이 다중 인덱스 또는 단순히 그들이에 속하는 쌍 나타내는 열이 하나 dataframe로 결합한다 별도의 데이터 프레임을해야 할 이유가없는 경우. 그런 다음에 그룹화하여 기능 응용 프로그램을 수행 할 수 있습니다.

DF.groupby(['Date','pair']).apply(function)