Pandas 将数据框拆分为多个数据框

在数据分析中，我们经常需要将一个大的数据框拆分为多个小的数据框，以便于我们进行分析和建模。在本文中，我们将学习如何使用 Pandas 将数据框拆分为多个数据框。

阅读更多：Pandas 教程

方法一：使用 groupby() 方法

我们可以使用 groupby() 方法来将数据框按照某一列或多列进行分组，并将每个组的数据转换为一个新的数据框。下面是一个例子：

import pandas as pd

data = {'Name': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], 'Gender': ['男', '女', '女', '男'], 'Age': [21, 22, 23, 24], 'City': ['北京', '上海', '广州', '深圳']}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('Gender')

for gender, group in grouped:
    print(gender)
    print(group)

输出结果为：

女
  Name Gender  Age City
1   李四      女   22   上海
2   王五      女   23   广州
男
  Name Gender  Age City
0   张三      男   21   北京
3   赵六      男   24   深圳

在上面的例子中，我们将数据框按照“Gender”列进行了分组，并将每个组的数据转换为一个新的数据框。

方法二：使用 split-apply-combine 模式

除了 groupby() 方法外，我们还可以使用 split-apply-combine 模式来将数据框拆分为多个数据框。该模式的具体操作流程为：

1. 使用 split() 方法将数据框拆分为多个数据组；
2. 使用 apply() 方法对每个数据组进行操作；
3. 使用 combine() 方法将每个数据组的结果合并成一个新的数据框。

下面是一个使用 split-apply-combine 模式将数据框拆分为多个数据框的例子：

import pandas as pd

data = {'Name': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], 'Gender': ['男', '女', '女', '男'], 'Age': [21, 22, 23, 24], 'City': ['北京', '上海', '广州', '深圳']}
df = pd.DataFrame(data)

def split_dataframe(dataframe, column):
    return [dataframe[dataframe[column] == value] for value in dataframe[column].unique()]

split_dataframes = split_dataframe(df, 'Gender')

for dataframe in split_dataframes:
    print(dataframe)

输出结果为：

  Name Gender  Age City
0   张三      男   21   北京
3   赵六      男   24   深圳
  Name Gender  Age City
1   李四      女   22   上海
2   王五      女   23   广州

在上面的例子中，我们通过定义一个名为 split_dataframe() 的函数，将数据框按照“Gender”列拆分为两个数据框，然后将每个数据框进行操作。

总结

本文介绍了两种将数据框拆分为多个数据框的方法：使用 groupby() 方法和使用 split-apply-combine 模式。这些方法可以很好地满足我们在数据分析中的需求。希望读者们能够掌握这些知识，为今后的数据分析工作提供帮助。