如何通过编程批量拆分DataFrame生成多个子DataFrame

推荐方案：用字典存储子DataFrame（更易维护） #

这种方式不会污染全局命名空间，不管ID有多少个都能自动处理，后续调用也更清晰：

import pandas as pd

dfa = pd.DataFrame({"ID": ["one", "two", "three"],"Color":["Red", "White", "Blue"],"Length":["16", "14.97", "22.75"]})

# 按ID分组并转换为字典，键为ID值，值为对应子DataFrame
dfs_dict = {id_val: group for id_val, group in dfa.groupby('ID', sort=False)}

使用时直接通过字典键调用：

# 获取ID为"one"的子DataFrame
print(dfs_dict['one'])

可选方案：动态创建全局变量（不推荐） #

如果确实需要生成独立的变量（比如one、two这类），可以通过globals()动态创建，但这种方法会让命名空间混乱，数据量大时不好维护：

import pandas as pd

dfa = pd.DataFrame({"ID": ["one", "two", "three"],"Color":["Red", "White", "Blue"],"Length":["16", "14.97", "22.75"]})

# 遍历所有唯一ID，动态生成对应变量
for id_val in dfa['ID'].unique():
    globals()[id_val] = dfa[dfa['ID'].astype(str) == id_val]

执行后直接用变量名调用即可：

print(one)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shawn Jamal