使用 list 和 groupby 迭代 Dataframe

Question

我有一个数据框，我想对分组数据执行相同的操作（即相关性、绘图）。分组基于位置（在 Dataframe 中称为 STA）。

Dataframe 示例如下：

Index STA   Date        Var1    Var2    Var3   
0   RE25    1973-04-09  1.0     10.5    6.3
1   RE30    1973-04-09  1.0     10.0    7.6
2   RE25    1973-04-09  5.0     10.6    NaN
3   RE30    1973-04-09  5.0     10.0    NaN
4   RE25    1973-04-09  10.0    10.6    NaN
5   RE30    1973-04-09  10.0    10.2    NaN
6   RE25    1973-04-09  15.0    10.7    NaN
7   RE30    1973-04-09  15.0    10.1    NaN
8   RE25    1973-04-09  20.0    10.7    NaN
9   RE30    1973-04-09  20.0    10.1    NaN
10  RE30    1973-04-09  23.0    10.0    7.6

为了生成唯一采样 STA 的列表（每个 DataFrame 都会不同），我使用了

Stations = np.sort(Resdat.STA.unique()).tolist()

它可以创建我所追求的唯一 STA 列表。但是，当我尝试调用此列表时，我收到以下错误：

TypeError: 'list' object is not callable.

以我有限的知识，我只在以下代码方面取得了进展：

RE01 = Resdat.groupby('STA').get_group('RE01')
RE01 = RE01.dropna(axis = 1, how = 'all')

为每个唯一的 STA 一遍又一遍地重复。

我确信有更好的方法，但我很难找到其他可以使用的已发布答案。

Answer 1

你可以使用for循环

names=[]
l=[]
for name, data in df.groupby('STA'):
    names.append(name)
    l.append(data.dropna(axis=1, how='all'))