Python 是否使用列表中的每个值筛选子集?
我有一个大的数据集,我需要为它创建几个子集。我想获取列表中的每个字符串值,以过滤较大数据集中的一列,并另存为子集。因此,对于Python 是否使用列表中的每个值筛选子集?,python,pandas,function,loops,iteration,Python,Pandas,Function,Loops,Iteration,我有一个大的数据集,我需要为它创建几个子集。我想获取列表中的每个字符串值,以过滤较大数据集中的一列,并另存为子集。因此,对于unique列表中的每个值,我需要过滤full_df并保存为子集 这需要某种函数、迭代或循环吗?感谢所有帮助解决此问题的人员 unique = ['aba', 'xyz', 'xgx', 'dssd', 'sdjh'] aba = full_df.loc[(full_df['filter'] == "aba") xyz = full_df.loc[(full_df['fi
unique
列表中的每个值,我需要过滤full_df
并保存为子集
这需要某种函数、迭代或循环吗?感谢所有帮助解决此问题的人员
unique = ['aba', 'xyz', 'xgx', 'dssd', 'sdjh']
aba = full_df.loc[(full_df['filter'] == "aba")
xyz = full_df.loc[(full_df['filter'] == "xyz")
xgx = full_df.loc[(full_df['filter'] == "xgx")
dssd = full_df.loc[(full_df['filter'] == "dssd")
sdjh = full_df.loc[(full_df['filter'] == "sdjh")
试着这样做:
d_df = {}
unique = ['aba', 'xyz', 'xgx', 'dssd', 'sdjh']
for i in unique:
d_df[i] = full_df.loc[full_df['filter'] == i]
这个想法似乎是正确的,只需在子集的值上循环
unique = ('aba', 'xyz', 'xgx', 'dssd', 'sdjh')
subset_dfs = {}
for unique_key in unique:
subset_dfs[unique_key] = full_df.loc[full_df['filter'] == unique_key]
使用一个
dict
-例如:myDataFrames={key:full_df.loc[(full_df['filter']==key)]作为唯一的}