Python 将pandas groupby对象保存到csv文件中

我有一个问题，虽然我读过类似的文章，比如。这对我不起作用。我试图编写代码，将每个组与groupby对象分开，并将每个组保存到自己的excel电子表格中

我附加了一个代码的玩具示例，该代码是我在带有一些列的pandas上获取groupby对象时使用的

现在，我需要将此对象中的每个组保存到单独的csv文件中，或者至少保存在excel中单独的工作表中

dff = pd.DataFrame({'SKU': ['001', '002', '003'],
                    'revenue_contribution_in_percentage': [0.2, 0.5, 0.3],
                    'BuyPrice' : [2,3,4],
                    'SellPrice' : [5,6,6],
                    'margin' : [3,3,2],
                    'Avg_per_week' : [3,2,5],
                    'StockOnHand' : [4,10,20],
                            'StockOnOrder': [0,0,0],
                            'Supplier' : ['ABC', 'ABC', 'ABZ' ],
                            'SupplierLeadTime': [5,5,5],
                            'cumul_value':[0.4,0.6,1],
                            'class_mention':['A','A','B'],
                            'std_week':[1,2,1],
                            'review_time' : [2,2,2],
                            'holding_cost': [0.35, 0.35, 0.35],
                            'aggregate_order_placement_cost': [200, 230,210]
})

我已执行以下操作以获取groupby供应商对象

groups = [group.reset_index().set_index(['SKU'])[[
                            'revenue_contribution_in_percentage',
                            'BuyPrice',
                            'SellPrice',
                            'margin',
                            'Avg_per_week',
                            'StockOnHand',
                            'StockOnOrder',
                            'Supplier',
                            'SupplierLeadTime',
                            'cumul_value',
                            'class_mention',
                            'std_week',
                            'review_time',
                            'holding_cost',
                            'aggregate_order_placement_cost',
                            'periods']] for _, group in dff.groupby('Supplier')]

df_group = pd.DataFrame(groups).sum()
group_to_excel = df_group.to_csv('results.csv')

我想得到的输出如下：两个不同的数据集可以保存为csv格式，如下所示：

   SKU  revenue_contribution_in_percentage  BuyPrice  SellPrice  margin  \
0  001                                 0.2         2          5       3   
1  002                                 0.5         3          6       3   

   Avg_per_week  StockOnHand  StockOnOrder Supplier  SupplierLeadTime  \
0             3            4             0      ABC                 5   
1             2           10             0      ABC                 5   

   cumul_value class_mention  std_week  review_time  holding_cost  \
0          0.4             A         1            2          0.35   
1          0.6             A         2            2          0.35   

   aggregate_order_placement_cost  
0                             200  
1                             230  

及

在这一点上，我的代码给出了一个也是唯一一个几乎没有任何内容的工作表（可怕的工作表）。我不确定在这一点上到底出了什么问题。

---

我将非常感谢您在这方面的帮助！非常感谢

您不需要

groupby

，因为您没有聚合任何内容。您真正想要的是按每个唯一的供应商划分

dff

，并将其导出到自己的文件中。试试这个：

cols = [
    'SKU',
    'revenue_contribution_in_percentage',
    'BuyPrice',
    'SellPrice',
    'margin',
    'Avg_per_week',
    'StockOnHand',
    'StockOnOrder',
    'Supplier',
    'SupplierLeadTime',
    'cumul_value',
    'class_mention',
    'std_week',
    'review_time',
    'holding_cost',
    'aggregate_order_placement_cost'
]

for supplier in dff['Supplier'].unique():
    sub_dff = dff[dff['Supplier'] == supplier][cols]
    sub_dff.to_csv(f'{supplier}_data.csv')

---

能否在电子表格中指定所需内容？理想情况下使用一些虚拟数据，以便能够复制？我们不知道变量组包含什么。df2在哪里？我在

groups

上遇到一个错误，很抱歉输入错误，df2实际上是dff，我刚刚更新了我的代码。这个答案有助于按键访问组：访问循环中的每个组并单独保存它们

cols = [
    'SKU',
    'revenue_contribution_in_percentage',
    'BuyPrice',
    'SellPrice',
    'margin',
    'Avg_per_week',
    'StockOnHand',
    'StockOnOrder',
    'Supplier',
    'SupplierLeadTime',
    'cumul_value',
    'class_mention',
    'std_week',
    'review_time',
    'holding_cost',
    'aggregate_order_placement_cost'
]

for supplier in dff['Supplier'].unique():
    sub_dff = dff[dff['Supplier'] == supplier][cols]
    sub_dff.to_csv(f'{supplier}_data.csv')