Python 创建以另一数据帧中的值命名的数据帧

我有一个包含三列的数据框，而col_1和col_2包含一些任意数据：

data = {"Height": range(1, 20, 1), "Col_1": range(2, 40, 2), "Col_2": range(3, 60, 3)}
df = pd.DataFrame(data)

    Height  Col_1  Col_2
0        1      2      3
1        2      4      6
2        3      6      9
3        4      8     12
4        5     10     15
5        6     12     18
6        7     14     21
7        8     16     24
8        9     18     27
9       10     20     30
10      11     22     33
11      12     24     36
12      13     26     39
13      14     28     42
14      15     30     45
15      16     32     48
16      17     34     51
17      18     36     54
18      19     38     57

以及另一个包含高度值的数据框，该数据框应用于从df中分割高度列

data_segments = {"Section Height" : [1, 10, 20]}
df_segments = pd.DataFrame(data_segments)

   Section Height
0               1
1              10
2              20

我想创建两个新的数据帧，df_段_0包含初始df的所有列，但仅用于df_段中前两个索引内的高度行。df_段_1应采用相同的方法。它们应该看起来像：

df_segment_0
   Height  Col_1  Col_2
0       1      2      3
1       2      4      6
2       3      6      9
3       4      8     12
4       5     10     15
5       6     12     18
6       7     14     21
7       8     16     24
8       9     18     27

df_segment_1
    Height  Col_1  Col_2
9       10     20     30
10      11     22     33
11      12     24     36
12      13     26     39
13      14     28     42
14      15     30     45
15      16     32     48
16      17     34     51
17      18     36     54
18      19     38     57

我使用.loc方法尝试了以下代码，并添加了C Hecht创建数据帧列表的建议：

df_segment_list = []
    
try:
    for index in df_segments.index:            
        df_segment = df[["Height", "Col_1", "Col_2"]].loc[(df["Height"] >= df_segments["Section Height"][index]) & (df["Height"] < df_segments["Section Height"][index + 1])]
        df_segment_list.append(df_segment)
except KeyError:
    pass

但是，我希望自动命名最终数据帧。我试过：

for i in range(0, len(df_segment_list)):
    name = "df_segment_" + str(i)
    name = df_segment_list[i]

我希望这段代码能够简单地自动化df_段_0=df_段_列表[0]，相反，我收到一个错误名称“df_段_0”未定义

我需要单独数据帧的原因是，我将使用Col_1和Col_2执行许多后续操作，因此我需要对它们中的每一个进行行访问，例如：

df_segment_0 = df_segment_0 .assign(col_3 = df_segment_0 ["Col_1"] / df_segment_0 ["Col_2"])

我如何做到这一点

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编辑1：用C Hecht的建议澄清问题。

不幸的是，我不能100%理解您的想法，但我希望以下内容能帮助您找到答案：

作为pd进口熊猫 将numpy作为np导入 数据帧{'Section Height'：[20,90,111,232,252,3383,3768,3826,3947,4100]，'df_names'：[f'df_Section_{i}表示范围10中的i]} df['shift']=df['Section Height'].shift-1 新的_dfs=[] 对于索引，df.iterrows中的行： 如果np.isnanrow['Shift']： 不知道你想在这里做什么 通过 其他： new_df=pd.DataFrame{'heights'：[i在rangeintrow['Section heights']中表示i，introw['shifted']] new_df.name=行['df_name'] 新建_dfs.appendnew_df 新的_dfs的内容是如下所示的数据帧：

    heights
0        20
1        21
2        22
3        23
4        24
..      ...
65       85
66       86
67       87
68       88
69       89
[70 rows x 1 columns]

如果你澄清了你的问题，我们会一直帮助你，但希望这能为你指明正确的方向

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编辑：关于使用df.name的一个小注释：这不是很稳定，如果你做了诸如删除列、酸洗/取消酸洗等事情，名称可能会丢失。但是，您确实可以根据需要找到一个很好的解决方案来维护名称。

如果您想在分段数据框中获取所有小于当前分段高度的条目，请执行以下操作：

作为pd进口熊猫 df1=pd.DataFrame{Height:range1,20,1，Col_1:range2,40,2，Col_2:range3,60,3} df_segments=pd.DataFrame{Section Height:[1,10,20]} def段数据帧数据帧：pd.DataFrame，段计划：pd.DataFrame： df=数据\u frame.copy制作安全拷贝，因为我们对df进行了变异！！！ 对于分段平面图[截面高度]中的sh:sh是新的最大高度 df_new=df[df[Height] 对于段数据帧DF1中的段，df段： 用分段填充

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如果要跟踪并命名各个帧，可以使用

的确，我得到了一个数据帧列表，但它们没有正确分开，如我编辑的问题所示。此外，如果我尝试打印出例如df_section_7，则会报告相同的错误，即没有定义df_section_7。顺便说一句，我的问题哪一部分不清楚？print语句需要引用已定义的对象。您可以执行printnew_dfs[0]来创建第一个df。Python不知道df_section_7是什么，因为它不是一个对象。你说的正确分离是什么意思？请澄清提供预期结果的含义。那么，我将如何定义名为df_section_0到df_section_8的数据帧对象？我的初始代码中的错误似乎仍然存在，因为我设法将数据帧分割为段，但每个段都没有保存为数据帧对象，以后可以使用。希望这更有意义？每个数据帧都保存为列表new_dfs中的一个对象。您也可以通过将new_dfs=[]更改为new_dfs={}和new_dfs来制作dict。将new_df添加到new_dfs[row['df_names']]=new_df，允许您按名称调用它们：printnew_dfs['df_section_7']。我按照您建议的方式访问了创建的数据帧。但是，我想自动化整个过程，而无需单独命名每个段，因为在将来，seg的数量会增加 具体情况可能会有所不同。我更新了我的问题，以便更好地澄清问题。你知道我怎样才能做到这一点吗？

    heights
0        20
1        21
2        22
3        23
4        24
..      ...
65       85
66       86
67       87
68       88
69       89
[70 rows x 1 columns]