pandas - 根据唯一值将数据帧切成许多较小的数据帧

我有一个大数据框（14,000 行）。这些列包括“title”、“x”和“y”以及其他随机数据。

对于一个特定的标题，我编写了一个代码，该代码基本上使用 x 和 y 值对该数据的子集进行分析（但细节对此并不重要）。

对于这个标题（类似于“部件号 Y1-17”），大约有 80 行。

目前，我只研究了如何让我的代码一次处理 1 个标题子集（即一组具有相同标题的行）。为此，我一直在使用我的大数据框制作一个较小的数据框：

df = pd.read_excel(r"mydata.xlsx")
a = df.loc[df['title'].str.contains('Y1-17')]

但是鉴于我需要对这些较小的数据集进行大约 180 个分析，我不想手动进行。

我的问题是，有没有办法通过唯一的“标题”值对数据进行切片来自动制作所有较小的数据框？我找到的所有帮助，似乎你需要指定“标题”来制作一个子集。我想对所有内容进行子集化，并且不想列出所有标题名称来执行此操作。

我搜索了很多，但没有找到任何东西，但是我是初学者，所以很可能我错过了一些非常基本的方法。

我不确定它是否重要信息，但我正在使用 pandas 和 numpy 的模块

谢谢你的帮助！

标签： pandasnumpydataframe

您可以使用熊猫 groupby

例如：

df_dict = {key: title for key, title in df.copy().groupby('title', sort=False)}

它创建了一个 DataFrame 字典，每个字典包含所有列，并且只包含与每个唯一标题值相关的行。