Python 如何基于for循环中列的唯一值对数据帧进行切片，并将每个切片传递给函数？

假设我想要有一个

for循环

，它在每次迭代中都会根据一列的唯一值（比如

a

）对一个大的

数据帧

df

）进行切片，然后将这个切片的数据帧传递给一个函数，该函数将一个数据帧作为参数，比如

fun（df）

。基本上，

fun（df）

将在for循环的每次迭代中获得一个新的切片数据帧。 对于eg，让我们假设以下是我的数据帧：

A    B    C    D
1-1  an  at   23
1-2  ab  can  34
1-2  van bit  45
1-2  vd  sun  23
1-1  so  am   12
...

现在，for循环的第一次迭代将下面的数据帧传递给

fun（df）

下一次迭代将把这个传递给

fun（df）

等等等等

for循环的迭代次数应等于唯一值“A”的次数。在这种情况下，它将是2

---

如何在python中实现这一点？我不熟悉它，不知道如何进一步操作。

使用

pandas.DataFrame.groupby

，它返回一个iterable对象

def fun(data):
    # pseudo function for a test
    print(data)

for k, d in df.groupby('A'):
    fun(d)

输出：

     A   B   C   D
0  1-1  an  at  23
4  1-1  so  am  12

     A    B    C   D
1  1-2   ab  can  34
2  1-2  van  bit  45
3  1-2   vd  sun  23

Insight

pandas.DataFrame.groupby

返回

（（键，按数据帧分组），…）

在df.groupby（'A'）中k、d的

行中，
k
和
d
用于解压缩返回的iterable。由于您所需的输出没有使用该键（即
1-1
，
1-2
，…），因此答案也是如此

答案中的
fun
表示任何假设函数。
正如问题中提到的，
fun
是一个函数，它将在for循环的每次迭代中获得一个新的切片数据帧。在这种情况下，它是一个简单的
打印
函数，可以直观地表示df.groupby

返回的内容。

使用

pandas.DataFrame.groupby

，它返回一个iterable对象

def fun(data):
    # pseudo function for a test
    print(data)

for k, d in df.groupby('A'):
    fun(d)

输出：

     A   B   C   D
0  1-1  an  at  23
4  1-1  so  am  12

     A    B    C   D
1  1-2   ab  can  34
2  1-2  van  bit  45
3  1-2   vd  sun  23

Insight

pandas.DataFrame.groupby

返回

（（键，按数据帧分组），…）

在df.groupby（'A'）中k、d的

行中，
k
和
d
用于解压缩返回的iterable。由于您所需的输出没有使用该键（即
1-1
，
1-2
，…），因此答案也是如此

答案中的
fun
表示任何假设函数。
正如问题中提到的，
fun
是一个函数，它将在for循环的每次迭代中获得一个新的切片数据帧。在这种情况下，这是一个简单的
print
函数，可以直观地表示
df.groupby
返回的内容。
请详细说明
func（data）
到底在做什么，以及for循环中的k和d是什么。@Prachi更新了答案。如果有任何部分仍然不清楚，请告诉我：）
@Chris
你能告诉我如何将所有这些数据帧组合起来吗
fun（df）
在每次迭代后都会返回到另一个数据帧。@Prachi try
pd.concat（[func（d）for uud，df.groupby（'A'）]）
它进入了无限循环：（你能详细说明什么是
func（数据）
以及for循环中的k和d是什么吗。@Prachi更新了答案。如果有任何部分不清楚，请告诉我：）
@Chris
你能告诉我如何组合所有这些
有趣（df）的数据帧吗
将在每次迭代后返回到另一个数据帧。@Prachi try
pd.concat（[func（d）for ud，df.groupby（'A'）]）
它进入无限循环：(