Pandas：根据多列将 df 拆分为多个 df答案

【问题标题】：Pandas: Split df into multiple dfs based on multiple columnsPandas：根据多列将 df 拆分为多个 df
【发布时间】：2021-10-30 01:24:09
【问题描述】：

我有一个 df，我想根据“名称”和“计划”列中的值将其拆分为多个 df。对于低于 df，我希望分成 6 个 dfs，其中第 1 行和第 6 行将在同一个 df 中

df:

City    State       Name     Plan   Price
 A        CA     Star Inn     CTS    50
 B        CA      1 Inn       KVG    100
 C        IN     GS Hotel     KHA    25
 D        FL     HJ Resort    2QN    45
 E        AL     PQ Inn       POI    55
 A        CA     Star Inn     CTS    80
 A        CA     Star Inn     MNB    65

期望的输出

df1:

City    State       Name     Plan   Price
 A        CA     Star Inn     CTS    50
 A        CA     Star Inn     CTS    80

df2:

City    State       Name     Plan   Price
 B        CA      1 Inn       KVG    100

依此类推，直到 df6...

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

此示例将通过 Name 和 Plan 拆分数据帧并打印它们：

dataframes = []
for _, d in df.groupby(["Name", "Plan"]):
    dataframes.append(d)

# print it:
for d in dataframes:
    print(d)
    print("-" * 80)

打印：

  City State   Name Plan  Price
1    B    CA  1_Inn  KVG    100
--------------------------------------------------------------------------------
  City State      Name Plan  Price
2    C    IN  GS_Hotel  KHA     25
--------------------------------------------------------------------------------
  City State       Name Plan  Price
3    D    FL  HJ_Resort  2QN     45
--------------------------------------------------------------------------------
  City State    Name Plan  Price
4    E    AL  PQ_Inn  POI     55
--------------------------------------------------------------------------------
  City State      Name Plan  Price
0    A    CA  Star_Inn  CTS     50
5    A    CA  Star_Inn  CTS     80
--------------------------------------------------------------------------------
  City State      Name Plan  Price
6    A    CA  Star_Inn  MNB     65
--------------------------------------------------------------------------------

【讨论】：

【解决方案2】：

在 pandas 中使用 group_by 你会得到一个 Grouper 对象：

grouped = df.groupby(["Name","Plan"])

当你迭代时，它会给你一个元组，其中第一个元素是组（在这种情况下，("Name","Plan")）和第二个元素，拆分 dfs：

grouped = df.groupby(["Name","Plan"])
for _, split_df in grouped:
    print(split_df)
    print("-----")

会给你：

  City State   Name Plan  Price
1    B    CA  1 Inn  KVG    100
-----
  City State      Name Plan  Price
2    C    IN  GS Hotel  KHA     25
-----
  City State       Name Plan  Price
3    D    FL  HJ Resort  2QN     45
-----
  City State    Name Plan  Price
4    E    AL  PQ Inn  POI     55
-----
  City State      Name Plan  Price
0    A    CA  Star Inn  CTS     50
5    A    CA  Star Inn  CTS     80
-----
  City State      Name Plan  Price
6    A    CA  Star Inn  MNB     65
-----

【讨论】：

有没有办法单独存储这些dfs？
是的，您可以将它们（split_df）附加到 for 循环中的列表中，或者根据需要将它们分配给不同的变量。