Блог

Главная - Вопросы по программированию - Разделение фрейма данных по столбцу с использованием динамического списка уникальных значений этих столбцов в python

Разделение фрейма данных по столбцу с использованием динамического списка уникальных значений этих столбцов в python

#python #list #filter #split #subset

#python #Список #Фильтр #разделение #подмножество

Вопрос:

Здесь очень новый пользователь python. У меня есть фрейм данных, который я пытаюсь подмножить любыми уникальными значениями, которые находятся в столбце «Уровень». Я бы хотел, чтобы каждая подустановка приводила к списку или собственному фрейму данных. В этом примере у меня уровень 1, 2, 3, 4, 5, поэтому я бы хотел либо 5 отдельных фреймов данных с только одним уникальным значением в каждом фрейме данных, либо список с 5 разными значениями. Вот фрейм данных:

Использование Python 3.7

 import pandas as pd
import numpy as np

data = [['Bill', 21, 'Level 1'], ['Joe', 25, 'Level 1'],['Sam', 22, 'Level 2'],['Ash', 19, 'Level 3'],['Mike', 28, 'Level 3'],['Ang', 20, 'Level 4'],['Paul', 25, 'Level 4'],['Kathy', 29, 'Level 5']]

df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age', 'Level'])

Я могу получить желаемые результаты, если я знаю имена разных уровней и могу жестко закодировать их в коде. Моя проблема в том, что я не всегда знаю, что будет в столбце «Уровень». Код должен быть достаточно умным, чтобы определять разные уровни, разделять их и сохранять результат в фреймах данных или списке. Я не совсем уверен, как приступить к этому..

Спасибо!

Ответ №1:

Посмотрите, решает ли это вашу проблему

Чтобы получить все уникальные уровни в ваших данных:

 df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age', 'Level'])
levels = list()
levels = df['Level']
levels = set(levels)
print(levels) # gives you all the unique levels (1 to 5)

Чтобы получить данные каждого уровня (все вместе):

 data = [['Bill', 21, 'Level 1'], ['Joe', 25, 'Level 1'],['Sam', 22, 'Level 2'],['Ash', 19, 'Level 3'],['Mike', 28, 'Level 3'],['Ang', 20, 'Level 4'],['Paul', 25, 'Level 4'],['Kathy', 29, 'Level 5']]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age', 'Level'])
levels = list()
levels = df['Level']
levels = set(levels)  ## gets unique levels {'Level 1', 'Level 2', 'Level 3', 'Level 4', 'Level 5'}
for l in levels:
    df_level = df.loc[df['Level'] == l]
    print("Data for Level:" l)
    print(df_level[['Name','Age']])
    print("======================")

Вывод 

 Data for Level:Level 4
   Name  Age
5   Ang   20
6  Paul   25
======================
Data for Level:Level 5
    Name  Age
7  Kathy   29
======================
Data for Level:Level 3
   Name  Age
3   Ash   19
4  Mike   28
======================
Data for Level:Level 1
   Name  Age
0  Bill   21
1   Joe   25
======================
Data for Level:Level 2
  Name  Age
2  Sam   22
======================