Question

所以目前，我有如下所示的数据框：

          id  temp1  temp2
9       10.0   True  False
10      10.0   True  False
11      10.0  False   True
12      10.0  False   True
17      15.0   True  False
18      15.0   True  False
19      15.0   True  False
20      15.0   True  False
21      15.0  False  False
33      27.0   True  False
34      27.0   True  False
35      27.0  False   True
36      27.0  False  False
40      31.0   True  False
41      31.0  False   True 
           .
           .
           .

然后我使用以下命令对表格进行排序：

u = coinc.groupby('id')
m = u.temp1.any() & u.temp2.any()
res = df.loc[coinc.id.isin(m[m].index), ['id']]

检查是否有相同ID的任何组，temp1列和temp2列中是否都为true。如果存在，它将放入新的“ res” DataFrame

现在，我有一个看起来像这样的DataFrame：

         id  temp1_0  temp2_0  temp1_1  temp2_1
9      10.0    False    False     True    False
10     10.0    False    False     True    False
11     10.0    False     True    False    False
12     10.0    False     True    False    False
17     15.0     True    False    False    False
18     15.0     True    False    False    False
19     15.0    False    False     True    False
20     15.0    False    False     True    False
21     15.0    False    False    False    False
33     27.0    False    False     True    False
34     27.0    False    False     True    False
35     27.0    False     True    False    False
36     27.0    False    False    False    False
40     31.0    False    False     True    False
41     31.0    False     True    False    False

除了，实际上，我将有任意数量的临时列，但总是像上面那样以两个为一组。

我想知道上面是否有矢量化的方法来进行相同的操作，但是对于每组两个临时列（即，在上面的示例中，它将创建两个单独的数据帧），然后根据它们的名称将它们输出到csv （..._ 0.csv，..._ 1.csv等）

创建并写入csv的DataFrame数量的矢量化方法

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