Python 如何在pandas中拆分数据帧

我有下面的数据框

A B C
0 a h
0 b i
0 c j
1 d k
1 e l
2 f m
2 g n

我想按df.A分割数据帧

A B C
0 a h
0 b i 
0 c j

及

及

---

我试过群比，但效果不好。如何将数据帧拆分为多个数据帧？

您可以通过

dict comprehension

创建

数据帧的
字典
：

dfs = {k:v for k, v in df.groupby('A')}
print (dfs)

{0:    A  B  C
0  0  a  h
1  0  b  i
2  0  c  j, 1:    A  B  C
3  1  d  k
4  1  e  l, 2:    A  B  C
5  2  f  m
6  2  g  n}

print (dfs[0])
   A  B  C
0  0  a  h
1  0  b  i
2  0  c  j

print (dfs[1])
   A  B  C
3  1  d  k
4  1  e  l

如有必要，您可以重置索引：

dfs = {k:v.reset_index(drop=True) for k, v in df.groupby('A')}
print (dfs)
{0:    A  B  C
0  0  a  h
1  0  b  i
2  0  c  j, 1:    A  B  C
0  1  d  k
1  1  e  l, 2:    A  B  C
0  2  f  m
1  2  g  n}

print (dfs[1])
   A  B  C
0  1  d  k
1  1  e  l

print (dfs[2])
   A  B  C
0  2  f  m
1  2  g  n

可以使用不同的变量，
v
表示
df
-
{k:v表示k，v表示df.groupby（'A'）}
也许？我发现它更容易阅读<代码>df

可能会混淆。可能存在重复的

dfs = {k:v for k, v in df.groupby('A')}
print (dfs)

{0:    A  B  C
0  0  a  h
1  0  b  i
2  0  c  j, 1:    A  B  C
3  1  d  k
4  1  e  l, 2:    A  B  C
5  2  f  m
6  2  g  n}

print (dfs[0])
   A  B  C
0  0  a  h
1  0  b  i
2  0  c  j

print (dfs[1])
   A  B  C
3  1  d  k
4  1  e  l

dfs = {k:v.reset_index(drop=True) for k, v in df.groupby('A')}
print (dfs)
{0:    A  B  C
0  0  a  h
1  0  b  i
2  0  c  j, 1:    A  B  C
0  1  d  k
1  1  e  l, 2:    A  B  C
0  2  f  m
1  2  g  n}

print (dfs[1])
   A  B  C
0  1  d  k
1  1  e  l

print (dfs[2])
   A  B  C
0  2  f  m
1  2  g  n