如何按列名拆分DataFrame并按迭代序号重命名新数据框

直接实现序号命名的拆分代码 #

你可以使用enumerate()函数同时获取迭代序号和对应的LocationId值，生成dfM_1、dfM_2这类按序号命名的子DataFrame：

for idx, name in enumerate(Alldata['LocationId'].unique(), start=1):
    locals()[f'dfM_{idx}'] = Alldata[Alldata['LocationId'] == name]

你之前代码的问题 #

你尝试的代码逻辑混乱，错误嵌套循环结构，没有将序号与DataFrame拆分操作正确关联，因此无法生成预期命名的变量。

更优的实践方案 #

不推荐用locals()动态创建变量，这类变量难以追踪和维护。更建议用字典存储所有子DataFrame，管理起来更清晰：

# 创建字典存储子DataFrame
sub_dfs = {}
for idx, name in enumerate(Alldata['LocationId'].unique(), start=1):
    sub_dfs[f'dfM_{idx}'] = Alldata[Alldata['LocationId'] == name]

# 调用子DataFrame示例：获取第一个子DataFrame
first_sub_df = sub_dfs['dfM_1']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Henrik Thomsen