如何通过循环从单个DataFrame拆分出多个子DataFrame

原始DataFrame #

需求 #

按Sub_Type字段将上述DataFrame拆分为多个子DataFrame，每个子DataFrame对应唯一的Sub_Type值。

实现步骤 #

1. 准备数据（已有DataFrame可跳过） #

通过pandas创建原始DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'Type': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A', 'B', 'B', 'A'],
    'Sub_Type': ['AA', 'AA', 'AA', 'BA', 'BA', 'BA', 'CA', 'CA', 'CA'],
    'Count': [10, 5, 9, 4, 5, 2, 8, 5, 3]
}
df = pd.DataFrame(data)

2. 按Sub_Type拆分 #

利用pandas的groupby方法，将拆分后的子DataFrame存储到字典中，方便后续调用：

# 分组拆分，键为Sub_Type值，值为对应子DataFrame
sub_type_dfs = {st: group for st, group in df.groupby('Sub_Type')}

3. 获取子DataFrame #

通过字典键直接获取对应子表：

• 获取AA对应的子DataFrame：

print(sub_type_dfs['AA'])

输出：

• 获取BA对应的子DataFrame：

print(sub_type_dfs['BA'])

输出：

• 获取CA对应的子DataFrame：

print(sub_type_dfs['CA'])

输出：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kanika