熊猫：如何使用每个数据透视表值进行操作？

Question

这是延续此 。 假设我有执行此表的代码

df.groupby('A')['B'].value_counts().unstack().stack(dropna=False
                ).reset_index(name="Count").set_index(['A', 'B'])

|----|----|-------|
| A  | B  | Count |
| a1 | b1 |  1    |
|    | b2 |  1    |
|    | b3 |  NaN  |
| a2 | b1 |  1    |
|    | b2 |  NaN  |
|    | b3 |  1    |

问题是，在某些情况下， B列可能具有多元值，例如许多唯一值。 因此，分组A列的值有点远：)最终，所有这些都应存储在某些Excel格式的文件df.to_excel() 。 建议该解决方案生成每个A值的Excel文件。 例如，而不是groupped.xlsx ，其中一次拥有所有此数据透视表，从而拥有A_a1.xlsx，A_a2.xlsx文件。

问题：您如何做？

我有一些选择，例如获取唯一的A值列表，然后执行df_loc = df.loc[df['A'] == 'a1'] ，但也许还有更酷的方法吗？

Answer 1

如果我理解正确，您正在为每个A值寻找一个单独的excel文件？ 如果是这样，则应执行以下操作：

for i in df.a.unique(): df[df['a'] == i].to_excel(path+_i)

您可以根据自己的需要调整路径，但这是完成所需工作的简单方法。