Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как выполнить итерацию по строкам фрейма данных, разделить данные на отдельные фреймы данных на основе столбца?

Как выполнить итерацию по строкам фрейма данных, разделить данные на отдельные фреймы данных на основе столбца?

#python #pandas #dataframe

#python #pandas #фрейм данных

Вопрос:

Я просмотрел iterrows, понимание списка, понимание словаря, apply и itertuples. Я не могу заставить кого-либо из них выполнить приведенный ниже сценарий. Любая помощь была бы с благодарностью принята!

Пример исходного фрейма данных:

 ID  |State  |Invoice|Price|Email 
1000|Texas  |1      |2    |texas@test.com
1000|Texas  |2      |5    |texas@test.com
1001|Alabama|3      |4    |alabama@test.com
1000|Texas  |4      |8    |texas@test.com
1002|Georgia|5      |3    |georgia@test.com
1001|Alabama|6      |6    |alabama@test.com

Ожидаемый результат Выполните итерацию по исходному фрейму данных, извлеките идентификатор, чтобы включить все данные в отдельные фреймы данных.

DF1:

 ID  |State  |Invoice|Price|Email 
1000|Texas  |1      |2    |texas@test.com
1000|Texas  |2      |5    |texas@test.com
1000|Texas  |4      |8    |texas@test.com

Df2:

 ID  |State  |Invoice|Price|Email
1001|Alabama|3      |4    |alabama@test.com
1001|Alabama|6      |6    |alabama@test.com

Df3:

 ID  |State  |Invoice|Price|Email
1002|Georgia|5      |3    |georgia@test.com

Комментарии:

1. for _, i in df.groupby("ID"): print (i) . Или {n:i for n, i in df.groupby("ID")} как dict.

2. @HenryYik Я использовал «для n, i в df.groupby(«ID»): print (i)» и он взял первый идентификатор и разделил все связанные строки и данные в новый DF. Как я могу заставить его продолжить работу с исходным фреймом данных, чтобы продолжить перенос дополнительных строк в их собственные фреймы данных?

Ответ №1:

Я смог создать словарь, в котором каждый фрейм данных разделен по идентификатору, используя следующий код:

 dict_of_dfs = {

    ID: group_df 

    for ID, group_df in df.groupby('ID') 

}

Я также смог создать список, в котором каждый фрейм данных разделен по идентификатору, используя следующий код:

 list_of_dfs = [

    group_df 

    for _, group_df in df.groupby('ID')

]

Ответ №2:

Используя группировщик из pd.groupby —

 df1, df2, df3 = [i[1] for i in df.groupby(['ID'])]

Используя условия с pd.Series.unique —

 df1, df2, df3 = [df[df['ID']==i] for i in df['ID'].unique()]

Выходные данные для каждого метода —

 df1
     ID  State  Invoice  Price           Email
0  1000  Texas        1      2  texas@test.com
1  1000  Texas        2      5  texas@test.com
3  1000  Texas        4      8  texas@test.com

#df2
     ID    State  Invoice  Price             Email
2  1001  Alabama        3      4  alabama@test.com
5  1001  Alabama        6      6  alabama@test.com

#df3
     ID    State  Invoice  Price             Email
4  1002  Georgia        5      3  georgia@test.com