熊貓：如何使用每個數據透視表值進行操作？

Question

這是延續此 。 假設我有執行此表的代碼

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    |

問題是，在某些情況下， B列可能具有多元值，例如許多唯一值。 因此，分組A列的值有點遠：)最終，所有這些都應存儲在某些Excel格式的文件df.to_excel() 。 建議該解決方案生成每個A值的Excel文件。 例如，而不是groupped.xlsx ，其中一次擁有所有此數據透視表，從而擁有A_a1.xlsx，A_a2.xlsx文件。

問題：您如何做？

我有一些選擇，例如獲取唯一的A值列表，然后執行df_loc = df.loc[df['A'] == 'a1'] ，但也許還有更酷的方法嗎？

Answer 1

如果我理解正確，您正在為每個A值尋找一個單獨的excel文件？ 如果是這樣，則應執行以下操作：

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

您可以根據自己的需要調整路徑，但這是完成所需工作的簡單方法。