Python 将每个唯一的DataFrame列值转换为字典键，并使用与值对应的DataFrame中的数据填充字典

我有一个充满我最近交易的数据框。共有7列，40ish列，包含日期-时间-股票价格-数量侧和打开/关闭侧。我希望最终创建自己的交易日志，记录我的未平仓、平仓、损益等。在数据框中，每个股票代码都有多次出现，用于买卖。我想制作独特的数据帧来锁定开放位置，我可以从总体数据帧创建单个的股票代码数据帧，还是必须通过字典？

您可以查看pandas

groupby

。我们没有您的确切布局，但它可以让您将单个问题提取到单独的df中。这很有帮助，但它不允许我在每个报价器组上运行循环，以创建所有报价器信息的单独数据框。有什么想法吗？你应该可以做类似于

df1=df[df.ticker=='IBM']

的事情。我可能有轴顺序错误；熊猫在这方面有点不守规矩。