将 DataFrame 拆分为来自多列的组字典答案

【问题标题】：Split DataFrame into a dictionary of groups from multiple columns将 DataFrame 拆分为来自多列的组字典
【发布时间】：2018-02-02 21:48:29
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

     df = pd.DataFrame({
               'Client':['A','B','C','D','E'],  
               'Revenue':[100,120,50,40,30],  
               'FYoQ':['FY','Q','Q','Q','FY'],  
              'Quarter':[np.nan,1,3,4,np.nan],  
              'Year':[2017,2016,2015,2017,2016]
        })

如何拆分数据框以获得二维字典数据框
ds[year][quarter] 表示每年和每季度。

现在我可以按如下方式制作一维字典：

   years=df['Year'].unique().tolist()  
   mc={elem:pd.DataFrame for elem in years}  

  for year in years:  
      mc[year]=df.loc[(df['Year']==year)]

这样我获得了数据框 mc[2015]、mc[2016] 等的字典。
然后我必须再次对他们每个人应用相同的东西。

我希望对代码进行修改：

  mc={elem:pd.DataFrame for elem in years}

一次创建一个二维（甚至是多维字典），从而可以更快地拆分数据。

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary dataframe group-by

【解决方案1】：

from collections import defaultdict

d = defaultdict(dict)
[d[y].setdefault(q, g) for (y, q), g in df.groupby(['Year', 'Quarter'])];
d = dict(d)

for y, v in d.items():
    print(y)
    for q, s in v.items():
        print('    ' + str(q))
        p = s.__repr__()
        p = '\n'.join(['        ' + l for l in p.split('\n')])
        print(p, '\n')

2015
    3.0
          Client FYoQ  Quarter  Revenue  Year
        2      C    Q      3.0       50  2015 

2016
    1.0
          Client FYoQ  Quarter  Revenue  Year
        1      B    Q      1.0      120  2016 

2017
    4.0
          Client FYoQ  Quarter  Revenue  Year
        3      D    Q      4.0       40  2017

【讨论】：

作为使用说明（给 OP）：单级字典比需要两次单独查找的嵌套字典更便于访问。
同意！但是OP确实要求二维。我认为这是 OP 要求的。你的就是 OP 需要的。
谢谢，让我试试这个。看起来你们都同意，另一种解决方案更好/更快。

【解决方案2】：

IIUC，您可以使用df.set_index 设置多索引，然后调用df.groupby。然后，在 dict 理解中构建您的字典：

dict_ = {i : g for i, g in df.set_index(['Year', 'Quarter']).groupby(level=[0, 1])}

for k in dict_:
    print(dict_[k])

             Client FYoQ  Revenue
Year Quarter                     
2016 1.0          B    Q      120


             Client FYoQ  Revenue
Year Quarter                     
2015 3.0          C    Q       50


             Client FYoQ  Revenue
Year Quarter                     
2017 4.0          D    Q       40

键是(year, quarter) 元组，非常易于管理。

要保存到 CSV 文件，最后一个循环需要一个 .to_csv 调用：

for k in dict_:
    label = 'data{}Q{}'.format(map(str, k))
    dict_[k].to_csv(label)

【讨论】：

谢谢，让我试试看。
谢谢这确实有效。我想知道如何修改最后一个 for 循环，以便我可以编写 pd.to_csv 各种生成的文件，这些文件会自动获得名称，如“data2015Q1.csv”、“data2015Q2.csv”、....、“data2016Q4. csv"...
@AlhpaDelta 已编辑。你需要.to_csv。
它给出了一个错误“IndexError:tuple index out of range”。到目前为止效果很好（谢谢！）。如果我能把它写回来，那就完美了，实际数据是几年零四个季度。