Question

我有一个熊猫数据框，需要将其拆分为多个数据框。我需要拆分的数据帧数取决于我拥有多少个月的数据，即我需要为每个月创建一个新的数据帧。 df：

MONTH   NAME INCOME
201801   A     100$
201801   B      20$
201802   A      30$

所以我需要创建2个数据框。问题是我不知道我将提前多少个月的数据。我该怎么做

Answer 1

您可以使用groupby创建数据帧字典，

df['MONTH'] = pd.to_datetime(df['MONTH'], format = '%Y%m')
dfs = dict(tuple(df.groupby(df['MONTH'].dt.month)))
dfs[1]


    MONTH   NAME    INCOME
0   2018-01-01  A   100$
1   2018-01-01  B   20$

如果您的数据跨越多年，则需要在分组中包括年份

dfs = dict(tuple(df.groupby([df['MONTH'].dt.year,df['MONTH'].dt.month])))
dfs[(2018, 1)]

    MONTH      NAME INCOME
0   2018-01-01  A   100$
1   2018-01-01  B   20$

Answer 2

您可以使用groupby将数据帧拆分为数据帧列表或datframes字典：

数据帧字典：

dict_of_dfs = {}
for n, g in df.groupby(df['MONTH']):
    dict_of_dfs[n] = g

数据帧列表：

list_of_dfs = []
for _, g in df.groupby(df['MONTH']):
    list_of_dfs.append(g)

Answer 3

您还可以通过以下方式使用局部变量字典vars（）：

for m in df['MONTH'].unique():
    temp = 'df_{}'.format(m)    
    vars()[temp] = df[df['MONTH']==m]

每个DataFrame均以名称df_month创建。例如：

df_201801

    MONTH   NAME    INCOME
0   201801  A   100$
1   201801  B   20$

熊猫将一个数据框拆分为多个数据框

3 个答案: