Python 按唯一列值拆分数据帧

我有一个数据框，它被输出到一个名为“所有数据”的电子表格中。假设此数据包含街道、城市、邮政编码、州的“业务地址”列。但是，我还想为每个唯一状态创建一个工作表，其中包含完全相同的列

我的基本想法是使用df.iterrows对每一行进行迭代，并通过将数据帧附加到新的数据帧来像这样划分数据帧，但这似乎效率极低。有更好的方法吗

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我发现这只是一个布尔索引。

一个简单的方法是获取唯一的状态，然后过滤掉它们，并将它们保存为单个CSV，或者在之后执行任何其他操作

下面是一个例子：

# df[column].unique() returns a list of unique values in that particular column
for state in df['state'].unique():
    # Filter the dataframe using that column and value from the list
    df[df['state']==state].to_csv()

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一个简单的方法是获取唯一的状态，然后过滤掉它们，并将它们保存为单个CSV，或者在之后执行任何其他操作

下面是一个例子：

# df[column].unique() returns a list of unique values in that particular column
for state in df['state'].unique():
    # Filter the dataframe using that column and value from the list
    df[df['state']==state].to_csv()

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groupby对另一个问题的回答也适用于您。在您的情况下，类似于：

df_list = [d for _, d in df.groupby(['state'])]

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这使用列表理解返回数据帧列表，每个状态对应一个数据帧。

groupby对另一个问题的回答也适用于您。在您的情况下，类似于：

df_list = [d for _, d in df.groupby(['state'])]

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这使用列表理解返回一个数据帧列表，每个状态对应一个数据帧。

您尝试过groupby吗？您尝试过groupby吗？？