python - 如何通过列中的唯一值对 pandas 数据框进行子集化

Question

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Splitting dataframe into multiple dataframes (13 个回答)

已关闭 4 年前。

想要找到一种更简单的方法来对数据帧进行子集化并将其创建为新的数据帧

A011 = DF[DF['id']=="A011"]
A012 = DF[DF['id']=="A012"]
A013 = DF[DF['id']=="A013"]
A014 = DF[DF['id']=="A014"]

这可行但效率低下。我实际上有 162 个独特的值。

DF = pd.DataFrame({'id': ["A011", "A012", "A012", "A012","A011", "A012", "A012", "A012"],\
'value': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]})
A011 = DF[DF['id']=="A011"]
A012 = DF[DF['id']=="A012"]
A013 = DF[DF['id']=="A013"]
A014 = DF[DF['id']=="A014"]

期望的输出

    id  value
0   A011    1
4   A011    1

    id  value
1   A012    2
5   A012    2

Answer 1

df = pd.DataFrame({'id': ["A011", "A012", "A012", 
"A012","A011", "A012", "A012", "A012"], 'value': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]})    
result = [x.reset_index(drop=True) for _, x in df.groupby(['id'])]

由于您想要基于唯一的 id 列创建数据帧，因此我们可以按 id 列对数据帧进行分组，该列为每个组返回一个数据帧。在创建的数据帧上使用 reset_index 删除原始索引。