子集pandas DataFrame，并分为3个DataFrame

Question

如何通过一列中的值将pandas DataFrame子集化？ 例如，我想按每个公司的名称分隔下面的数据集。

因此，我想将keywords数据帧分为3个不同的数据帧。 我试图定义一个函数，该函数将按列中的名称值拆分数据集，然后在该函数的列上运行一个for循环。 但是，它似乎不起作用。 有人知道我该怎么做吗？

keywords = {'Company':['amazon', 'amazon', 'amazon', 'target' 'target' 'target', 'walmart', 'walmart', 'walmart'], 
'keywords':['abc', 'def', 'ghi', 'jkl', 'mno', 'pqr', 'rst', 'uvw', 'xyz'], 
'type':['article', 'blog', 'news', 'article', 'blog', 'news', 'article', 'blog', 'news']}

def key(name):
    key = keywords.loc[name, :]
    return

for h in keywords['Company']:
    key(h)

Answer 1

以下假设df是加载了关键字数据的数据框

amazon_df = df.query('Company == "amazon"')

这将返回一个新的数据框，其中company列与字符串'amazon'相匹配。 要将变量传递到df.query字符串，请在变量名称前添加@符号。 pandas.DataFrame.query docs

例如：

def get_subset_df(df, company_name):
    return df.query('Company == @company_name')