python - 按值对拆分 pandas 中的数据框

Question

我有以下数据框:

id          value    curr1 curr2
06263100612 136.91   EUR   RUB 
06337100254 822.23   EUR   BGN 
06341101120 2508.37  RUB   BGN 
06260101780 373.33   EUR   BGN  
07110100385 3829.60  USD   BGN 
06242101069 742.84   EUR   GBP 
06229100016 742.84   EUR   BGN 

我想将数据帧拆分为多个数据帧，这样在每个数据帧中我都会有一对 curr1 和 curr2。例如:一个数据框由具有 curr1 == EUR 和 curr2 == BGN 的行组成，第二个数据框由具有 curr1 的行组成 == RUB 和 curr2 == BGN 等

如何用 pandas 或 python 编写此代码？

Answer 1

您可以将列组合成一组唯一的元组，然后创建一个新字典，其中键是元组，值是原始数据帧的子集:

dfs_by_curr_pair = {
    (curr1, curr2): df[(df.curr1 == curr1) & (df.curr2 == curr2)] 
    for curr1, curr2 in set(zip(df.curr1, df.curr2))
}

如果您不需要字典，可以将其设为列表:

dfs_by_curr_pair = [
    df[(df.curr1 == curr1) & (df.curr2 == curr2)] 
    for curr1, curr2 in set(zip(df.curr1, df.curr2))
]