循环根据变量的值拆分数据帧

Question

我想创建不同的df，一个用于两个变量的每个可能的组合（两个变量都有3个项目，所以组合为9）。

每个df应根据变量的值命名，例如df_A_N。

这里我的意图，但我不能指定名称或推广到更多的变量：

df = pd.DataFrame({'v1': pd.Categorical(["A","A","AA","AAA"]),'v2': pd.Categorical(["N","N","W","E"])}) 
df 

n = [] 
for i in df.v1: 
    if i not in n: 
     n.append(i) 
print (n) 

for i in n: 
    df_new=df[df.v1==i] 

df_new 

预期输出

df_new_A_N = pd.DataFrame（{ 'V1' 的例子：pd.Categorical （[“A”]），'v2'：pd.Categorical（[“N”]））

df_new_A_W = pd.DataFrame（{'v1'：pd.Categorical（[“A”]） 'v2'：pd.Categorical（[“W”]））

等

Answer 1

您需要使用ExcelWriter将多个工作表保存在一个文档中（据我所知）。要解决您的问题的第二部分，请尝试以下操作：

writer = pd.ExcelWriter(r"/yourpath/excel_doc.xlsx") 
for i in df.v1.unique(): 
    for x in df.v2.unique(): 
     temp = df[(df['v1'] == i) & (df['v2'] == x)] 
     temp.to_excel(writer, "df_"+i+"_"+x) 

与上述结构相同。

Answer 2

不知道你为什么会想这样做，但这里有一个方法：

for i in df.v1.unique(): 
    for x in df.v2.unique(): 
     globals()["df_"+i+"_"+x] = df[(df['v1'] == i) & (df['v2'] == x)] 

有可能是一个数据帧的方法来做到这一点，但我没有用它。