Julia 从另一个数据帧中提取单独的分组数据帧

将组提取到单独的

数据帧中的最佳/最惯用方法是什么？这在许多方面都很有用（例如，为每个组训练单独的模型，每个组的数据可视化，保存数据的特定子集等）

此类问题的一个最小示例可能是：

using DataFrames
df = DataFrame(Dict(:groups => ["A", "B", "A"],
                    :val1 => [1, 2, -4],
                    :val2 => [3, 9, 1]))

理想的输出是：

group_dict = Dict("A" => DataFrame(Dict(:val1 => [1, -4], :val2 => [3, 1])),
                  "B" => DataFrame(Dict(:val1 => [2], :val2 => [9])))

一个干净的解决方案是利用
Query.jl
的
@groupby
：

using Query
df |> @groupby(_.groups) |> ?? |> Dict

但是，我仍停留在最后一步（即将其转换为字典或其他命名集合）。
您可以使用
DataFrames.groupby（df，：groups）
返回GroupedDataFrame，它是子数据帧的集合。
您可以使用
DataFrames.groupby（df，：groups）
返回GroupedDataFrame，它是子数据帧的集合。
以下内容：

using DataFrames
df = DataFrame(Dict(:groups => ["A", "B", "A"],
                    :val1 => [1, 2, -4],
                    :val2 => [3, 9, 1]))

dict = Dict([letter => df[df[!, :groups] .== letter, 2:3]
    for letter in unique(df[!, :groups])])

println(dict)

屈服

Dict(
"B" => 1×2 DataFrame
│ Row │ val1  │ val2  │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 2     │ 9     │,

"A" => 2×2 DataFrame
│ Row │ val1  │ val2  │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 3     │
│ 2   │ -4    │ 1     │)

这看起来是你需要的。注意：在理解语句中需要unique（），因为与dataframe groupby不同，Dict有一个限制，即它需要：组作为键是唯一的。
如下：

using DataFrames
df = DataFrame(Dict(:groups => ["A", "B", "A"],
                    :val1 => [1, 2, -4],
                    :val2 => [3, 9, 1]))

dict = Dict([letter => df[df[!, :groups] .== letter, 2:3]
    for letter in unique(df[!, :groups])])

println(dict)

屈服

Dict(
"B" => 1×2 DataFrame
│ Row │ val1  │ val2  │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 2     │ 9     │,

"A" => 2×2 DataFrame
│ Row │ val1  │ val2  │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 3     │
│ 2   │ -4    │ 1     │)

这看起来是你需要的。注意：在理解语句中需要unique（），因为与dataframe groupby不同，Dict有一个限制，即它需要：组作为键是唯一的。
这是推荐的方法，使用merged（将很快）可以根据值对其进行索引。这是推荐的方法，而使用merged（将很快）您将能够根据值对其进行索引。