我有一个非常大的数据框（大约100万行），其中包含来自一个实验（60名受访者）的数据。
我想把数据框分成60个数据框（每个参与者一个数据框）。
在数据框data中，有一个名为'name'的变量，它是每个参与者的唯一代码。
我尝试了以下方法，但没有任何结果（或者执行在一个小时内没有停止）。我打算做的是将data拆分成更小的数据帧，并将其附加到列表（datist）中：
import pandas as pd
def splitframe(data, name='name'):
n = data[name][0]
df = pd.DataFrame(columns=data.columns)
datalist = []
for i in range(len(data)):
if data[name][i] == n:
df = df.append(data.iloc[i])
else:
datalist.append(df)
df = pd.DataFrame(columns=data.columns)
n = data[name][i]
df = df.append(data.iloc[i])
return datalist
我没有收到错误消息，脚本似乎永远在运行！
有没有聪明的方法？
我可以问一下，为什么不直接对数据帧进行切片呢。差不多
#create some data with Names column
data = pd.DataFrame({'Names': ['Joe', 'John', 'Jasper', 'Jez'] *4, 'Ob1' : np.random.rand(16), 'Ob2' : np.random.rand(16)})
#create unique list of names
UniqueNames = data.Names.unique()
#create a data frame dictionary to store your data frames
DataFrameDict = {elem : pd.DataFrame for elem in UniqueNames}
for key in DataFrameDict.keys():
DataFrameDict[key] = data[:][data.Names == key]
嘿，你有一本数据帧字典，就像你想要的一样。需要访问一个吗？只要输入
DataFrameDict['Joe']
希望有帮助
首先，您的方法是低效的，因为逐行添加到列表会很慢，因为当没有足够的空间容纳新条目时，它必须周期性地增加列表。在这方面，列表理解更好，因为大小是预先确定并分配一次的。
然而，我认为基本上你的方法有点浪费，因为你已经有了一个数据帧，那么为什么要为每个用户创建一个新的数据帧呢？
我将按列对数据帧进行排序，将索引设置为this，如果需要，不删除该列。
然后生成所有唯一项的列表，然后可以使用这些项执行查找，最重要的是，如果只查询数据，则使用选择条件在数据帧上返回视图，而不会产生昂贵的数据拷贝。
使用熊猫。DataFrame.sort_values和熊猫。DataFrame.set_index：
# sort the dataframe
df.sort_values(by='name', axis=1, inplace=True)
# set the index to be this and don't drop
df.set_index(keys=['name'], drop=False,inplace=True)
# get a list of names
names=df['name'].unique().tolist()
# now we can perform a lookup on a 'view' of the dataframe
joe = df.loc[df.name=='joe']
# now you can query all 'joes'
您可以将Groupby对象转换为元组，然后转换为代码：
df = pd.DataFrame({'Name':list('aabbef'),
'A':[4,5,4,5,5,4],
'B':[7,8,9,4,2,3],
'C':[1,3,5,7,1,0]}, columns = ['Name','A','B','C'])
print (df)
Name A B C
0 a 4 7 1
1 a 5 8 3
2 b 4 9 5
3 b 5 4 7
4 e 5 2 1
5 f 4 3 0
d = dict(tuple(df.groupby('Name')))
print (d)
{'b': Name A B C
2 b 4 9 5
3 b 5 4 7, 'e': Name A B C
4 e 5 2 1, 'a': Name A B C
0 a 4 7 1
1 a 5 8 3, 'f': Name A B C
5 f 4 3 0}
print (d['a'])
Name A B C
0 a 4 7 1
1 a 5 8 3
不建议这样做，但可以按组创建数据帧：
for i, g in df.groupby('Name'):
globals()['df_' + str(i)] = g
print (df_a)
Name A B C
0 a 4 7 1
1 a 5 8 3
