使用 Pandas 按列值对 DataFrame 进行分组

Question

我有以下（熊猫）DataFrame：    b    c    d    e0  100  369  203  3141  100  228  784  3662  200  811  664  2023  200  531  932  575我想迭代它的行，但我需要知道b更改的值的位置。我正在寻找一种以组或类似方式获取此 DF 内容的方法，然后遍历每个组的行（使用嵌套循环，这样我就可以得到b值确实发生变化的指示）：在第一次迭代中，我的新 df 将是：    b    c    d    e0  100  369  203  3141  100  228  784  366在第二次迭代中，我的新 df 将是：    b    c    d    e0  200  811  664  2021  200  531  932  575

Answer 1

您可以使用groupby方法：

from pandas import DataFrame

columns = ["b", "c", "d", "e"]

data = [[100, 369, 203, 314], [100, 228, 784, 366], [200, 811, 664, 202], [200, 531, 932, 575]]

df = DataFrame(data=data,columns=columns)

def split_dfs(df, col):

    return [group[1] for group in list(df.groupby(col))]

dfs = split_dfs(df, "b")

for df_group in dfs:

    print(df_group)

    b    c    d    e

0  100  369  203  314

1  100  228  784  366

     b    c    d    e

2  200  811  664  202

3  200  531  932  575