使用 Pandas 按列值对 DataFrame 进行分组

Question

我有以下（熊猫）DataFrame：

    b    c    d    e

0  100  369  203  314

1  100  228  784  366

2  200  811  664  202

3  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    e

0  100  369  203  314

1  100  228  784  366

在第二次迭代中，我的新 df 将是：

    b    c    d    e

0  200  811  664  202

1  200  531  932  575

Answer 1

您可以使用groupby方法：from pandas import DataFramecolumns = ["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    e0  100  369  203  3141  100  228  784  366     b    c    d    e2  200  811  664  2023  200  531  932  575