我有带有列的数据框（issue_id、summary、source_id）。 source_id 的值范围为 1 到 3。 我想根据 source_id 中的值创建多个名称为 df_1、df_2、df_3 的数据框。
我尝试了 groupby，它给出了一个 dict。但将 dict 转换为 dataframe 只给出 1 个 dataframe。
data_dict={'df'+str(i): grp for i , grp in df.groupby('Source_sys')} pd.DataFrame.from_dict(data_dict,orient = 'index')
输出： 0 df1 问题... df2 问题... df3 问题 ...
【问题讨论】：
简单的方法是删除其他列并分配不同的名称。 @克里希纳
【讨论】：
听起来您需要过滤source_id 上的数据框。例如，下面会生成一个 source_id 等于 1 的数据帧：
df[df['source_id']==1]
如果您想将其分配给一个新变量，您可以这样做：
df_1 = df[df['source_id']==1].copy()
请注意添加 .copy()，因为您正在创建原始数据帧的切片。如果您希望在任何其他代码中以任何方式更改 df_1，则在此处使用 .copy() 将避免抛出 SettingWithCopyWarning。
您可以构建数据帧的字典理解并使用 'source_id' 的唯一值来执行此操作：
dfs = {f'df_{n}': df[df['source_id'] == n] for n in df['source_id'].unique()}
注意这里使用的 f 字符串仅在 3.6 或更高版本中可用。如果您使用的是旧版本，则可以将 f'df_{n}' 替换为 'df_{}'.format(n)。
现在，如果您想单独访问这些数据帧中的任何一个，您可以使用字典的键：
dfs['df_1']
【讨论】：