pandas df在列中选择唯一值，然后为每个唯一值创建单独的df

Question

我有一个包含12个月数据的数据框（我有一个日期列）。我想根据日期列中的唯一值将该数据帧分为12个数据帧。每个月数据框将再更新1个月，因此需要花费最近的12个月

Answer 1

在Pandas中的DataFrame上执行操作时，它不会更改原始DataFrame，而是传递新的DataFrame，并将更改应用为返回值。因此，如果这样做，例如：

df = pd.DataFrame.from_csv('data.csv')
new_df = df[df.name == 'John']

df 和 new_df 是完全不同的DataFrame，其中 new_df 是 df 的子集。因此，要实现所需的功能，只需按月过滤原始DataFrame。值得注意的是，如果日期列的类型为DateTime，则可以使用 .dt 来执行特定于日期时间的操作，例如：

df[df.dt.month == 1]

考虑到这一点，您可以执行类似的操作（假设您原来的DataFrame被称为 df ）：

monthly_array = list()
for i in range(1,13):
    monthly_array[i-1] = df[df.date.dt.month == i]