python - 根据原始数据框列数创建多个数据框

问题描述

我已经搜索了很长时间，但我没有找到任何类似的问题。如果有，请告诉我！

我目前正在尝试将一个数据帧划分为 n 个数据帧，其中 n 等于原始数据帧的列数。所有新生成的数据框必须始终保留原始数据框的第一列。例如，额外的内容将被收集到一个列表中，以供进一步访问。

为了形象化我的意图，这里有一个简短的例子：

 >> original df

 GeneID   A      B      C      D      E
   1     0.3    0.2    0.6    0.4    0.8
   2     0.5    0.3    0.1    0.2    0.6
   3     0.4    0.1    0.5    0.1    0.3
   4     0.9    0.7    0.1    0.6    0.7
   5     0.1    0.4    0.7    0.2    0.5

我想要的输出是这样的：

依此类推，直到原始数据框中的所有列都被覆盖。什么是更好的解决方案？

标签： pythonpandasdataframe

您可以使用df.columns获取所有列名，然后创建子数据框：

outdflist =[]
# for each column beyond first: 
for col in oridf.columns[1:]:
    # create a subdf with desired columns:
    subdf = oridf[['GeneID',col]]
    # append subdf to list of df: 
    outdflist.append(subdf)

# to view all dataframes created: 
for df in outdflist:
    print(df)

输出：

   GeneID    A
0       1  0.3
1       2  0.5
2       3  0.4
3       4  0.9
4       5  0.1
   GeneID    B
0       1  0.2
1       2  0.3
2       3  0.1
3       4  0.7
4       5  0.4
   GeneID    C
0       1  0.6
1       2  0.1
2       3  0.5
3       4  0.1
4       5  0.7
   GeneID    D
0       1  0.4
1       2  0.2
2       3  0.1
3       4  0.6
4       5  0.2
   GeneID    E
0       1  0.8
1       2  0.6
2       3  0.3
3       4  0.7
4       5  0.5

上面for的循环也可以更简单地写成列表推导：

outdflist = [ oridf[['GeneID', col]] 
              for col in oridf.columns[1:] ]

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解决方案

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