在 Pandas 中，如何根據 groupby 標准獲取多個子集數據幀？

Question

例如; 我有一個這樣的數據框

ID v1 v2 v3
1   0  0  1
1   1  1  1
1   1  0  1
1   1  1  0
2   0  1  1
2   0  0  1
2   1  1  0
3   1  0  1
3   1  1  1

我感興趣的是獲取一個數據框列表，使得每個數據框都是基於 groupby['ID'] 的原始子集

所以尋找一些東西會返回一個數據框result列表，其中

result[0]
ID v1 v2 v3
1   0  0  1
1   1  1  1
1   1  0  1
1   1  1  0

result[1]
ID v1 v2 v3
2   0  1  1
2   0  0  1
2   1  1  0

result[2]
ID v1 v2 v3
3   1  0  1
3   1  1  1

現在，我正在做的是通過ID循環迭代

for id in df['ID']:
    result.append(df[df['ID'] == id])

但是可能有很多ID ，這不是很有效（請注意，每個ID可能有不同數量的數據點）。 有什么想法嗎？ 謝謝

Answer 1

檢查與

d = dict([*df.groupby('ID')])
d[1]
Out[160]: 
   ID  v1  v2  v3
0   1   0   0   1
1   1   1   1   1
2   1   1   0   1
3   1   1   1   0