熊猫：如何使用每个可枢转的值进行操作？

Question

这是this的延续。让我们说我有代码可以执行我想要的表

df.groupby('A')['B'].value_counts().unstack().stack(dropna=False
                ).reset_index(name="Count").set_index(['A', 'B'])

|----|----|-------|
| A  | B  | Count |
| a1 | b1 |  1    |
|    | b2 |  1    |
|    | b3 |  NaN  |
| a2 | b1 |  1    |
|    | b2 |  NaN  |
|    | b3 |  1    |

问题在于， B 列可能具有多变量值，例如：许多独特的价值观因此，填充 A 列值有点远了:)最终，这一切都应存储在某些Excel格式文件df.to_excel()中。建议该解决方案根据 A 值生成Excel文件。例如。而不是 groupped.xlsx ，而你拥有所有这个数据透视表，以获得 A_a1.xlsx，A_a2.xlsx 文件。

问题：你是怎么做到的？

我有一些选项可以获取唯一的 A 值列表，只需执行类似df_loc = df.loc[df['A'] == 'a1']的操作，但也许有更酷的方式？

Answer 1

如果我理解正确，您是否正在为每个A值查找单独的Excel文件？如果是这样，以下内容应该有效：

for i in df.a.unique(): df[df['a'] == i].to_excel(path+_i)

您可以根据需要调整路径，但这是一种非常简单的方法来执行您正在寻找的内容。