Python 如何在uisng for循环中过滤数据帧中的行？

我有一个csv文件，其中有大量列（20+）。我想过滤时间列（“分钟”），以便它创建60个单独的数据帧，其中包含每分钟的所有数据。我可以使用下面的方法来实现它，但是否可以使用for循环来实现它，而不是重复我自己60次

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")

mins_0 = df[df['mins']==0]
mins_1 = df[df['mins']==1]
mins_2 = df[df['mins']==2]
mins_3 = df[df['mins']==3]
....
mins_59 = df[df['mins']==59]

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根据克里斯的评论，你可能想重新考虑你为什么要这样做，但如果你想，这是一种你可以采取的方式

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

each_min = []

for i in range(60):
    each_min.append(df[df['mins'] == i])

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这将为您将每个数据帧放在一个列表中，您也可以修改它，将它们放在一个字典中，每分钟都是字典的键

我仍然更喜欢注释中的

pd.group\u by

，但使用

np.unique（）也是可行的

查找表中的所有唯一值并在存储桶中选择它们

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
df=pd.read\u csv（“data.csv”）
df_list=[df[df['mins']==x]对于x in.unique（df['mins'].values）]

我认为你不是真的想这么做。也许可以重新考虑一下你的目标是什么，以及为什么你想拥有独立的数据帧。

mins=[x代表uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuux在df.groupby（'mins'）]

或

{f“mins”{grp}:grp的数据，df.groupby（'mins'）}