如何在Python和Pandas中使用for循环创建许多经过过滤的数据帧？

我发现自己必须经常创建数据帧，这些数据帧是较大数据帧的过滤器，我想知道是否有一种方法可以为我编写Python来实现这一点

例如，我现在处理的数据集是应用程序版本数据，如下所示：

user_id | session_id | timestamp | time_seconds | app_version
 001    |   123      | 2014-01-01|    251       |     v1
 002    |   845      | 2014-01-01|    514       |     v1
 003    |   741      | 2014-01-02|    141       |     v1
 003    |   477      | 2014-01-03|    221       |     v2
 004    |   121      | 2014-01-03|    120       |     v2
 005    |   921      | 2014-01-04|    60        |     v3
...

我需要区分不同的应用程序版本，以便每个版本都有自己的数据帧，目前我是这样做的：

v1 = all_data[all_data['app_version'] == 'v1']
v2 = all_data[all_data['app_version'] == 'v2']
v3 = all_data[all_data['app_version'] == 'v3']

---

这看起来很重复，我可以写一个for循环来帮我完成吗？

我想你需要创建

数据帧字典

s:

d = dict(tuple(df.groupby('app_version')))
print (d)
{'v2':    user_id  session_id   timestamp  time_seconds app_version
3        3         477  2014-01-03           221          v2
4        4         121  2014-01-03           120          v2, 
'v3':    user_id  session_id   timestamp  time_seconds app_version
5        5         921  2014-01-04            60          v3, 
'v1':    user_id  session_id   timestamp  time_seconds app_version
0        1         123  2014-01-01           251          v1
1        2         845  2014-01-01           514          v1
2        3         741  2014-01-02           141          v1}

print (d['v1'])
   user_id  session_id   timestamp  time_seconds app_version
0        1         123  2014-01-01           251          v1
1        2         845  2014-01-01           514          v1
2        3         741  2014-01-02           141          v1

print (type(d['v1']))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

d=dict（元组（df.groupby（'app\u version'））
印刷品（d）
{'v2'：用户\u id会话\u id时间戳时间\u秒应用程序\u版本
3477 2014-01-03 221 v2
4 4 121 2014-01-03 120 v2，
“v3”：用户\u id会话\u id时间戳时间\u秒应用程序\u版本
5 5 921 2014-01-04 60 v3，
“v1”：用户\u id会话\u id时间戳时间\u秒应用程序\u版本
01 123 2014-01-01 251 v1
12845 2014-01-01 514 v1
23741 2014-01-02 141 v1}
打印（d['v1']）
用户id会话id时间戳时间秒应用程序版本
01 123 2014-01-01 251 v1
12845 2014-01-01 514 v1
23741 2014-01-02141 v1
打印（类型（d['v1']））

根据您实际需要，您可以使用

df.groupby（'app_version'）

谢谢，但输出必须是每个版本的数据帧，而不是字典。它是数据帧字典-正是您需要的。