pandas df在列中选择唯一值并为每个唯一值创建单独的df [重复]

Question

我有一个包含 12 个月数据的数据框（我有一个日期列）。我想根据日期列中的唯一值将该数据框拆分为 12 个数据框。每个月数据框都会再更新 1 个月，所以需要最近 12 个月

Answer 1

当您在 Pandas 中对 DataFrame 执行操作时，它不会更改原始 DataFrame，而是传递一个新的 DataFrame，并将更改应用为返回值。因此，如果我们这样做，例如：

df = pd.DataFrame.from_csv('data.csv')
new_df = df[df.name == 'John']

df 和 new_df 是完全不同的 DataFrame，new_df 是 df 的子集。因此，要实现您想要的，您只需按月过滤原始 DataFrame。值得注意的是，如果你的日期列是 DateTime 类型，你可以使用 .dt 来执行特定于日期时间的操作，例如：

df[df.dt.month == 1]

考虑到这一点，您可以执行类似的操作（假设您的原始 DataFrame 称为 df）：

monthly_array = list()
for i in range(1,13):
    monthly_array[i-1] = df[df.date.dt.month == i]