Python 熊猫，如何按列值过滤数据框
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pandas, how to filter dataframe by column value
提问by GoingMyWay
I have a DataFrame like this
我有一个像这样的 DataFrame
>>> df
id name score subject
0001 'bob' 100 'math'
0001 'bob' 67 'science'
0001 'bob' 63 'bio'
0002 'Hyman' 67 'math'
0002 'Hyman' 98 'science'
0002 'Hyman' 90 'bio'
0003 'Hyman' 60 'math'
0003 'Hyman' 78 'science'
0003 'rose' 87 'bio'
I want to filter every id's data into a new DataFrame and write to an Excel file based on its id. So, the above dfwill be filtered into 3 DataFrames whose idsare 0001, 0002and 0003, and all the DataFrames will be written to individual excel files.
我想将ideach 的数据过滤到一个新的 DataFrame 中，并根据其 ID 写入 Excel 文件。因此，上述内容df将被过滤为 3 个数据帧，ids它们分别是0001、0002和0003，并且所有数据帧都将写入单独的 excel 文件。
采纳答案by Tasos
First, get a list of the unique ID values
首先，获取唯一 ID 值的列表
uniquevalues = np.unique(df[['id']].values)
Then iterate on it and export each dataframe with those IDs in a CSV file
然后对其进行迭代并将每个数据帧与这些 ID 导出到 CSV 文件中
for id in uniquevalues:
newdf = df[df['id'] == id]
newdf.to_csv("dataframe "+id+".csv", sep='\t')
If you have only those three IDs, then you can just pass the forand do the same thing manually like
如果您只有这三个 ID，那么您可以直接传递for并手动执行相同的操作，例如
newdf = df[df['id'] == "0001"]
newdf.to_csv("dataframe0001.csv", sep='\t')
回答by Fabio Lamanna
IIUC, on your example you can just filter the dataframe by idwith:
IIUC，在您的示例中，您可以通过以下方式过滤数据框id：
df1 = df[df['id'] == 0001]
and the same for other idvalues.
其他id值也一样。
回答by A2Ben415
Needed to convert df row to (str) first, otherwise kept getting dtype errors.
需要先将 df 行转换为 (str)，否则会不断收到 dtype 错误。
df['sample']=df['sample'].apply(str)
