如何按列名对 DataFrame 进行切片 - 并通过迭代重命名新的 dataframe

Question

这是我关于堆栈溢出的第一篇文章，几个月前我已经开始编写代码，因此如果我做错了什么，我很抱歉。 我已经查看了 web 好几天了，但找不到答案。

我正在整理大量数据。 数据收集在一个大数据框（图） Alldata中。

目标是按列名将 dataframe 拆分为两个新的子数据帧。 这是实现的，但是名称LocationId有点全面，更愿意将其更改为 dfm + 迭代次数。

第一部分，按名称划分 dataframe，它可以正常工作，并给出数据帧中所示的数据帧-

for name in Alldata['LocationId'].unique():
     locals()['dfM_' + name] = Alldata[(Alldata.LocationId == name)]
 

我如何以最佳方式做到这一点？ 已尝试以下代码，但未能成功根据需要更改名称。

for name in Alldata['LocationId'].unique():
     locals()['dfM_' + str(i + 1)] = for i in range(len( Alldata['LocationId'].unique())

Answer 1

我自己解决了这个问题，我想我会写下我是如何解决这个问题的。

for idx, name in enumerate(Alldata['LocationId'].unique()):
     globals()['dfM_' + str(idx+1)] = Alldata[(Alldata.LocationId == name)]