創建熊貓dataframes修真

的功能，我有一個叫做迪爾列包含五個值的數據框：N，S，E，W和C我它們拆分爲單獨dataframes像這樣：創建熊貓dataframes修真

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，我想創建一個函數或列表理解，爲我這樣做，所以如果數據中的值改變，我不必重新編碼它。

我創建了值的列表，像這樣：

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

但沒有在Python很大OFD的經驗，我努力創造一些自動執行此。我在想這樣的事：

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

這可能嗎？提前致謝！

來源

2015-10-02 Tom

請問您爲什麼需要這樣做？你已經可以使用'df ['Dir']。unique（）'獲得唯一的值，那麼你可以不僅僅使用這些值來過濾你的df，而是爲每個值創建新的dfs？ – EdChum

我將爲N，S，E，W和C值創建單獨的列以合併到另一個數據集。 – Tom

您仍然可以實現這一點，而不必通過使用唯一值過濾主df來創建新的dfs，只是建議 – EdChum

您可以使用字典來存儲您獲得的不同數據框以及相應的關鍵名稱。示例 -

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

請注意，字典理解只適用於Python 2.7+。此外，在此之後，您可以訪問特定的數據幀，例如df_dict['df_N']等。

來源

2015-10-02 09:36:22

將dftc2 ['iDir']重寫爲第一行的可能性更大。unique（）。tolist（）'IMO – EdChum

是的，正確的，改變了它，謝謝:-) –

只是在這裏說謝謝你的答案！它運作得非常好！ – Tom

創建熊貓dataframes修真

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