Question

对编码和熊猫完全陌生。

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我想根据df Date Particulars Inwards Code 1 2017-04-01 EFG 12800 01 2 2017-07-22 ABC 100 01 3 2017-09-05 BCD 10000 01 4 2018-03-13 ABC 2000 01列从df输出3个数据帧，即

输出： DF1

df['Particulars']

DF2

   Date         Particulars    Inwards  Code

2 2017-07-22         ABC           100      01
4 2018-03-13         ABC           2000     01

DF3

   Date         Particulars    Inwards  Code

1 2017-04-01         EFG           12800    01

我有办法解决这个问题：

   Date         Particulars    Inwards  Code

3 2017-09-05         BCD           10000    01

我初始化df1 = df1.append(df.loc[df['Particulars'] == 'ABC'], ignore_index=False)列表并生成数据帧，然后使用Particulars执行上述命令。但我想知道for loop或sort是否会有更好的选择？如何应用它们我尝试groupby和groupby但无法获取数据框。

Answer 1

您可以通过在详细信息上对df进行分组来创建数据帧字典。

现在您可以使用

访问每个df

d = {index: label for index, label in df.groupby('Particulars')}

Answer 2

词典理解是构建数据的最简洁方法：

d = {k: df[df['Particulars'] == k] for k in df['Particulars'].unique()}

相关：How do I create a variable number of variables?

如何根据列值对数据帧进行拆分，对字符串值进行排序或分组？

2 个答案: