如何创建基于另一个数据帧的值命名的多个数据帧？

Question

我有一个大约有250万行的数据帧，我想把它分为大约10000行（一行对应于TICKER的每一个唯一值），并将I的每一个值的名称命名为df（I）

例如，对于以下数据帧

df = pd.DataFrame({"ticker": ["A", "A", "BB", "BB", "CCC", "CCC", "A"],
  "date": ["04-30-2020", "07-30-2020", "05-31-2020", "08-31-2020", "06-30-2020", "09-30-2020", "10-31-2020"],
"assets": ["40","50","60","70","80","90","100"]})

我希望有一个循环可以执行以下操作： 对于每个i（i=股票代码的唯一值） dfi=df（df.ticker==i）

比如说 如果第i个值为CCC：

dfCCC=df(df.ticker='CCC')
print(dfCCC)

      ticker       date        assets 
0      CCC       06-30-2020      80 
1      CCC       09-30-2020      90

这可能吗？如果可能，将如何实现

谢谢你抽出时间

Answer 1

我想你需要这个

作为pd进口熊猫

df=pd.DataFrame（{“ticker”：[“A”、“A”、“BB”、“BB”、“CCC”、“CCC”、“A”]， “日期”：[“04-30-2020”、“07-30-2020”、“05-31-2020”、“08-31-2020”、“06-30-2020”、“09-30-2020”、“10-31-2020”]， “资产”：[“40”、“50”、“60”、“70”、“80”、“90”、“100”]）

导入系统

thismodule=sys.modules[名称]

ls=df.ticker.unique（）.tolist（）

对于ls中的i： setattr（此模块，“df”+i，df[df.ticker==i]）

显示器（dfA、dfBB、dfCCC）

输出

注:

• 如果需要在循环中引用这些df名称，请使用以下命令：

对于ls中的i： 打印（评估（“df”+i））

• 名称两边用双下划线括起来（下划线名称）

Answer 2

是的，您可以使用groupby：

for k,d in df.groupby('ticker'):
    print(d)
    print('-'*30)

输出：

  ticker        date assets
0      A  04-30-2020     40
1      A  07-30-2020     50
6      A  10-31-2020    100
               
  ticker        date assets
2     BB  05-31-2020     60
3     BB  08-31-2020     70
               
  ticker        date assets
4    CCC  06-30-2020     80
5    CCC  09-30-2020     90