Question

这是我想要做的。我有一个名为df_prod_pivot_cluster的数据框，其中一列名为'cluster'，其取值范围为1到25。我想创建25个数据框。我在下面编写了这段代码，但是如何以更优雅的方式做到这一点（例如：对于range（1，25）中的x：）？

ts_cluster1 = df_prod_pivot_cluster.loc[df_prod_pivot_cluster['cluster'] == 1]
ts_cluster1 = ts_cluster1.drop(columns='EASTING','NORTHING'])
ts_cluster1 = ts_cluster1.fillna(0)
ts_cluster1 = ts_cluster1.sum()

ts_cluster2 = df_prod_pivot_cluster.loc[df_prod_pivot_cluster['cluster'] == 2]
ts_cluster2 = ts_cluster2.drop(columns=['EASTING', 'NORTHING'])
ts_cluster2 = ts_cluster2.fillna(0)
ts_cluster2 = ts_cluster2.sum()
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ts_cluster25 = df_prod_pivot_cluster.loc[df_prod_pivot_cluster['cluster'] == 25]
ts_cluster25 = ts_cluster25.drop(columns=['EASTING', 'NORTHING'])
ts_cluster25 = ts_cluster25.fillna(0)
ts_cluster25 = ts_cluster25.sum()

Answer 1

此代码对我有用：

d = {}
for i in range(1, 26):
    d["ts_cluster{}".format(i)] = df_prod_pivot_cluster.loc[df_prod_pivot_cluster['cluster'] == i]
    d["ts_cluster{}".format(i)] = pd.DataFrame(d["ts_cluster{}".format(i)].sum())

如何在For 1 to n循环中创建n个数据帧？

1 个答案: