循环动态地创建多个不同的 DataFrame

明白了！你是想动态地创建多个不同的 DataFrame，名字分别是 df_本期、df_环1期、df_同期，而不是将结果赋值给同一个 DataFrame 的不同列。

在 Python 中，直接创建不同变量名是不太推荐的做法，因为它会让代码变得难以维护和调试。但是你可以使用字典来动态生成并存储这些 DataFrame，而不需要显式地定义每一个变量。

例如：

df_dict = {}  # 用来存储多个 DataFrame

for i in ["本期", "环1期", "同期"]:
    df_dict[f"df_{i}"] = origin_data_1(date_dicts[i])

这样，df_dict 就会是一个字典，其中键是 df_本期、df_环1期、df_同期，而对应的值是生成的 DataFrame。你可以通过 df_dict["df_本期"] 来访问 df_本期，依此类推。

如果你真的希望创建不同的变量名，而不是存储在字典中，可以使用 globals() 或 locals() 来动态创建变量。但这不太推荐，因为可能导致代码混乱和不可预测的错误。例如：

for i in ["本期", "环1期", "同期"]:
    globals()[f"df_{i}"] = origin_data_1(date_dicts[i])

但是，建议还是使用字典来组织这些 DataFrame，因为这样代码更简洁、可维护。如果你有更多需要，可以随时告诉我！