python - 如何在 Python 和 Pandas 中使用 for 循环创建多个过滤数据框？

Question

我发现自己不得不经常创建数据框，这些数据框是更大数据框的过滤器，我想知道是否有一种方法可以编写 Python 程序来为我执行此操作？

例如，我现在正在处理的数据集是应用程序版本数据，如下所示:

user_id | session_id | timestamp | time_seconds | app_version
 001    |   123      | 2014-01-01|    251       |     v1
 002    |   845      | 2014-01-01|    514       |     v1
 003    |   741      | 2014-01-02|    141       |     v1
 003    |   477      | 2014-01-03|    221       |     v2
 004    |   121      | 2014-01-03|    120       |     v2
 005    |   921      | 2014-01-04|    60        |     v3
...

我需要分离出不同的应用程序版本，以便每个版本都有自己的数据框，目前我是这样做的:

v1 = all_data[all_data['app_version'] == 'v1']
v2 = all_data[all_data['app_version'] == 'v2']
v3 = all_data[all_data['app_version'] == 'v3']

这看起来很重复，我可以写一个 for 循环来为我做这个吗？

Answer 1

我认为您需要创建 DataFrame 字典:

d = dict(tuple(df.groupby('app_version')))
print (d)
{'v2':    user_id  session_id   timestamp  time_seconds app_version
3        3         477  2014-01-03           221          v2
4        4         121  2014-01-03           120          v2, 
'v3':    user_id  session_id   timestamp  time_seconds app_version
5        5         921  2014-01-04            60          v3, 
'v1':    user_id  session_id   timestamp  time_seconds app_version
0        1         123  2014-01-01           251          v1
1        2         845  2014-01-01           514          v1
2        3         741  2014-01-02           141          v1}

print (d['v1'])
   user_id  session_id   timestamp  time_seconds app_version
0        1         123  2014-01-01           251          v1
1        2         845  2014-01-01           514          v1
2        3         741  2014-01-02           141          v1

print (type(d['v1']))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>