如何按dataframe的date列取值拆分生成以对应日期命名的新dataframe

方案1：将拆分结果存入字典（推荐） #

该方案不会污染全局命名空间，后续批量处理所有子DataFrame更方便：

import pandas as pd

# 假设原始DataFrame名为df
# 按date列分组
date_group = df.groupby("date")

# 生成key为指定格式名称、value为对应子DataFrame的字典
df_dict = {f"df_{date_str.replace('-', '')}": group for date_str, group in date_group}

使用示例：直接通过字典key取值即可获取对应日期的DataFrame

# 获取2021-07-17对应的DataFrame
df_20210717 = df_dict["df_20210717"]

方案2：直接生成全局独立变量 #

该方案可以直接生成你要求的df_YYYYMMDD格式命名的独立DataFrame：

for date_str, group in df.groupby("date"):
    var_name = f"df_{date_str.replace('-', '')}"
    # 将子DataFrame写入全局变量
    globals()[var_name] = group

运行完成后可直接调用df_20210717、df_20210812等变量。

兼容说明 #

如果你的date列是datetime64类型而非字符串，将上述代码中生成变量名的部分替换为以下格式即可：

# datetime类型日期转YYYYMMDD格式字符串
var_name = f"df_{date_str.strftime('%Y%m%d')}"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TomasC8