python - 使用 Loop Python Pandas 将数据帧子集化为单独的数据帧

Question

我想将数据框子集化为单独的数据框。

所以:

df:

     name    color   value
      joe     yellow   7.0
      mary    green    9.0
      pete    blue     8.0
      mary     red     8.8
      pete     blue    7.7
      joe     orange   2.0

我想得到:

df_joe

         name    color   value
      joe     yellow   7.0
      joe     orange   2.0

df_mary

     name    color   value
      mary    green    9.0
      mary     red     8.8

df_pete

     name    color   value
      pete    blue     8.0
      pete     blue    7.7

这很容易单独和手动完成。但我想在一个循环中或使用 `groupby' 自动执行它。有很多关于如何获取此信息的相关答案，但我发现没有一个讨论将分解的信息保存到多个数据帧。

所以实际上这不是一个重复的问题，因为以下原因:

我试过像这样循环:

names = ['joe','pete','mary']
for name in names
   'df_' + name = df[df['Name'] == name]

但是我在将数据帧子集分配给新构造的名称时出错。

我该怎么做？

Answer 1

最好在这里创建 DataFrames 字典 by groupby对象:

dfs = dict(tuple(df.groupby('name')))
print (dfs)
{'joe':   name   color  value
0  joe  yellow    7.0
5  joe  orange    2.0, 'pete':    name color  value
2  pete  blue    8.0
4  pete  blue    7.7, 'mary':    name  color  value
1  mary  green    9.0
3  mary    red    8.8}

print (dfs['mary'])
   name  color  value
1  mary  green    9.0
3  mary    red    8.8

但如果真的需要字符串变量(不推荐但可以):

for name, df in df.groupby('name'):
   globals()['df_' + name] = df

print (df_mary)
   name  color  value
1  mary  green    9.0
3  mary    red    8.8