将行写入新数据帧[重复]

Question

这里有 Pandas 的新程序员。我正在将带有熊猫数据框的行分隔成新的数据框。我有一个看起来像这样的数据框：

In [1]: print (df)

       first_name                    email      organization
0            Brad           brad@gmail.com              org1 
1           Jared          jared@gmail.com              org2 
2          Daniel         daniel@gmail.com              org3
3         Michael        michael@gmail.com              org1 
4           Jaime          jaime@gmail.com              org2 

我想要做的是遍历数据帧中的每一行，确定该行属于哪个组织（例如，Brad 属于 org1，Daniel 属于 org3），然后我想将该行写入一个新的数据帧.在这种情况下，我想要 3 个新数据帧，每个数据帧如下所示：

组织 1：

In [3]: print (org1)

       first_name                    email      organization
0            Brad           brad@gmail.com              org1
1         Michael        michael@gmail.com              org1 

组织2：

In [4]: print (org2)

       first_name                    email      organization
0           Jared          jared@gmail.com              org2 
1           Jaime          jaime@gmail.com              org2 

组织3：

In [3]: print (org3)

       first_name                    email      organization
0          Daniel         daniel@gmail.com              org3

如何创建一个循环遍历原始数据帧中的每一行，通过特定列中的值识别要写入的数据帧，然后将其实际写入数据帧？

循环第一次遇到该值时，我希望它创建一个全新的数据框。之后，任何具有相同值的后续行都应该添加到其中——而不是完全创建一个新行。任何帮助（以及理解循环如何在数据帧方面工作的智慧）将不胜感激。

Answer 1

选项1
groupby

orgs = []
for _, g in df.groupby('organisation', as_index=False):
    orgs.append(g)

或者，

orgs = [g for _, g in df.groupby('organization', as_index=False)]

现在，orgs 是一个数据框列表，每个组织一个。

或者，如果您希望结果为dict，请使用 -

orgs = {i : g for i, g in df.groupby('organization', as_index=False)}

现在，要访问 org1 的数据框，请调用 orgs['org1']。

---

选项 2
另一种选择是使用pd.Series.unique 过滤 -

orgs = []
for o in df.organization.unique():
    orgs.append(df.query('organization == @o'))

或者，

orgs = [df.query('organization == @o') for o in df.organization.unique()]

或者，

orgs = { o : df.query('organization == @o') for o in df.organization.unique()}