根据条件在循环中创建多个df答案

【问题标题】：create multiple df in loop based on condition根据条件在循环中创建多个df
【发布时间】：2021-07-25 10:32:45
【问题描述】：

我需要根据条件从 pandas 中更大数据帧的切片创建多个数据帧。必须根据大数据帧的某些行值来命名不同的数据帧。

这是大数据框：

 Id  Valore
ID554    53.0
ID554    43.0
ID522    42.0
ID522    32.0
ID566    26.0

因此，不同的数据帧必须命名为 ID554、ID522、ID566 等。我试过这个：

id=df['Id'].unique()
for a in id:
 a=df.loc[(df['ID']==a)]

但它不起作用..

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe for-loop slice

【解决方案1】：

你可以使用.groupby:

dataframes = {}
for name, g in df.groupby("Id"):
    dataframes[name] = g

# print the data:
for k, v in dataframes.items():
    print("Name:", k)
    print("-" * 80)
    print(v)
    print()

打印：

Name: ID522
--------------------------------------------------------------------------------
      Id  Valore
2  ID522    42.0
3  ID522    32.0

Name: ID554
--------------------------------------------------------------------------------
      Id  Valore
0  ID554    53.0
1  ID554    43.0

Name: ID566
--------------------------------------------------------------------------------
      Id  Valore
4  ID566    26.0

【讨论】：

【解决方案2】：

使用exec

df = pd.DataFrame({"Id":["ID554","ID554","ID522","ID522","ID566"],"Valore":[53,43,42,32,26]})

for i in df.Id.unique():
    exec(f"{i} = df[df.Id == i]")

以下代码将创建不同的数据框，并以其 ID 的名称将其保存在不同的变量中。

输出：

print(ID522)

          Id  Valore
    2  ID522      42
    3  ID522      32

print(ID554)

       Id  Valore
    0  ID554      53
    1  ID554      43

print(ID566)

       Id  Valore
    4  ID566      26

【讨论】：

使用exec 几乎总是一个坏主意。出错的方法太多了。
要求有多个 ID 为名称的子数据框。
另一种方法是制作一个字典来存储这些数据帧，但这不是必需的