Python 熊猫将数据帧分割为多个csv'；s基于列中的值

我有一个问题，但我需要进一步的步骤。问题是我的文件包含50k+行。每行有4个值“指标”、“国家”、“日期”和“值”。我想根据国家划分我的CSV。我不知道有多少个国家，所以所有具有相似名称的国家都应该在一个CSV文件中，以此类推。CSV文件也没有顺序。我正在使用熊猫，以下是我目前的代码：

import pandas as pd
def read_csvfile():
    df = pd.read_csv('ebola_data_db_format.csv', sep= ',')
    
    #remove the unneeded columns
    df = df[df['Country'] != "Guinea 2"]  
    df = df[df['Country'] != "Liberia 2"]
   
    #reset the index
    df.reset_index(drop=True, inplace=True)
    print (df.head(10))

read_csvfile()

我希望能够有一个每个国家的CSV文件，这样我就可以分别绘制他们的数据。救命啊

您可以在此处使用：

要在

国家

cdv中保存

国家

数据，请执行以下操作：

for k, v in dfs_dict.items():
    v.to_csv('{}.csv'.format(k))

您可以在此处使用：

要在

国家

cdv中保存

国家

数据，请执行以下操作：

for k, v in dfs_dict.items():
    v.to_csv('{}.csv'.format(k))

您可以使用groupby：

country_dfs = {k:v for k,v in df.groupby('Country')}

要将它们保存在多个csv文件中，请执行以下操作：

for k, v in df.groupby('Country'):
    v.to_csv(f'{k}.csv')

或从

国家/地区\u dfs

：

for k, v in country_dfs.items():
    v.to_csv(f'{k}.csv')

您可以使用groupby：

country_dfs = {k:v for k,v in df.groupby('Country')}

要将它们保存在多个csv文件中，请执行以下操作：

for k, v in df.groupby('Country'):
    v.to_csv(f'{k}.csv')

或从

国家/地区\u dfs

：

for k, v in country_dfs.items():
    v.to_csv(f'{k}.csv')

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在我将它们分组后，如何根据国家将它们拆分为多个csv？这只是为了分组而不是拆分我猜在我将它们分组后，如何根据国家将它们拆分为多个csv？这只是为了分组而不是分割我猜这将把我的csv文件分组到不同的国家。但我希望能够根据国家自动保存数据。我不想通过

dfs\u dict['几内亚2']

手动访问“几内亚2”。我希望我的数据自动保存到国家名称后的文件中，例如“几内亚.csv”等。我怎样才能达到目标that@Mohammed请检查我的最新答案。如果答案有帮助，请别忘了投票。@Mayank Porwal Hi我尝试了保存公式，但它给了我一个错误“'dict'对象不可调用”，你知道如何解决这个问题吗？谢谢@AllenFan我更新了我的答案。请现在试一试。如果有帮助的话，请别忘了投票。这将把我的csv文件分为多个国家。但我希望能够根据国家自动保存数据。我不想通过

dfs\u dict['几内亚2']

手动访问“几内亚2”。我希望我的数据自动保存到国家名称后的文件中，例如“几内亚.csv”等。我怎样才能达到目标that@Mohammed请检查我的最新答案。如果答案有帮助，请别忘了投票。@Mayank Porwal Hi我尝试了保存公式，但它给了我一个错误“'dict'对象不可调用”，你知道如何解决这个问题吗？谢谢@AllenFan我更新了我的答案。请现在试一试。如果有帮助，请别忘了投票。