創建具有理解功能的熊貓數據框

Question

我有一個帶有稱為Dir的列的數據框，其中包含五個值：N，S，E，W和C。我已將它們拆分為單獨的數據框，如下所示：

df_N = df[(df['Dir'] == 'N')]
df_S = df[(df['Dir'] == 'S')]
df_E = df[(df['Dir'] == 'E')]
df_W = df[(df['Dir'] == 'W')]
df_C = df[(df['Dir'] == 'C')]

但是，我想創建一個為我執行此操作的函數或列表理解，因此，如果數據中的值發生更改，則無需重新編碼。

我創建了一個值列表，如下所示：

CP_Vals = Series.unique(dftc2['iDir']).tolist()

但是我沒有大量的Python使用經驗，因此我正在努力創建使之自動化的東西。 我在想類似的東西：

for x in CP_Vals:
    df_x = df[(df['iDir'] == '%s' % x)]

這可能嗎？ 提前致謝！

Answer 1

您可以使用字典來存儲使用相應名稱as鍵獲取的不同數據幀。 范例-

CP_Vals = dftc2['iDir'].unique().tolist()
df_dict = {'df_{}'.format(x): df[(df['iDir'] == x)] for x in CP_Vals}

請注意，字典理解僅在Python 2.7+中可用。 另外，在此之后，您可以訪問特定的DataFrame，例如df_dict['df_N']等。