Python 为列中的每个因子级别创建新数据框

一列中有50多个不同的级别，每个级别都需要分解为自己的数据框架并写入文件（excel或csv）

我认为这是一个可能的解决方案：

df1, df2, df3, df4 = [x for _, x in df.groupby(df['column_of_interest'])]

但是有没有办法不硬编码数据帧的数量呢

有没有办法不硬编码数据帧的数量

是的，有。使用字典或列表。使用

dict

：

dfs = {i: x for i, (_, x) in enumerate(df.groupby('column_of_interest'), 1)}

然后通过

dfs[1]

，

dfs[2]

等访问数据帧

或者，使用

列表

：

dfs = [x for _, x in df.groupby('column_of_interest')]

然后使用dfs[0]，

dfs[1]

等

如果不需要存储数据帧切片，只需迭代

groupby

对象并使用

来存储csv

。这对于f字符串（，Python 3.6+）很方便：

---

您可以直接保存数据帧

[df1.to_csv("coi_%s.csv"%val) for val, df1 in df.groupby(df['column_of_interest'])]

或者使用显式for循环

for val, df1 in df.groupby(df['column_of_interest']):
    #Write the df1 to csv or excel
    df1.to_csv("coi_%s.csv"%val)

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一种方法是使用

本地人
但不推荐，我个人认为jpp的回答是这类请求的正确方法

variables = locals()
for key,value in df.groupby(df['column_of_interest']):
    variables["df{0}".format(key)]= value

这起作用了。我需要按列级别保存csv。非常感谢。
variables = locals()
for key,value in df.groupby(df['column_of_interest']):
    variables["df{0}".format(key)]= value