df_collection = {}
for country in country_names:
df_collection[country] = df.loc[df['CountryName'] == country].copy我想從一個(gè)原始df（每個(gè)國家的頻率不同）中創(chuàng)建幾個(gè)df（每個(gè)國家大約70個(gè)），然后為它們分配單獨(dú)的名稱（因此我使用了字典）。但我不能再訪問個(gè)人 df 了。它們應(yīng)該有不同的名稱，并且應(yīng)該保持一個(gè)數(shù)據(jù)框。錯(cuò)誤：“方法”對象不可下標(biāo)有沒有人有辦法解決嗎？
1 回答
吃雞游戲
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您為每個(gè)字典鍵分配了一個(gè)方法。您需要使用 調(diào)用 copy ()，即df.loc[df['CountryName'] == country].copy()。
但是，無需在循環(huán)中對 DataFrame 進(jìn)行子集化。這正是groupby制作的目的，您可以簡潔地創(chuàng)建字典
df_collection = dict(tuple(df.groupby('CountryName')))
這是因?yàn)開_iter__groupby 對象的方法：“返回：生成器為每個(gè)組產(chǎn)生（名稱，子集對象）序列”，因此使用單個(gè)分組鍵，這些值成為字典的鍵。
樣本
print(df)
# CountryName Data
#0 a 8
#1 c 4
#2 b 4
#3 a 1
#4 a 1
#5 c 7
df_collection = dict(tuple(df.groupby('CountryName')))
## If you care for the subset defined in some list `country_names`, subset first
# df_collection = dict(tuple(df[df.CountryName.isin(country_names)].groupby('CountryName')))
df_collection['a']
# CountryName Data
#0 a 8
#3 a 1
#4 a 1
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