将数据帧分解为新的子集/组数据帧。从其他数据框创建包含数据子集/组的新数据框

我们可以创建DF的字典：

In [166]: dfs = {k:v for k,v in df.groupby('id')}In [168]: dfs.keys()Out[168]: dict_keys(['W', 'Y', 'Z'])In [169]: dfs['W']Out[169]:          A         B         C         D id0 -0.373021 -0.555218  0.022980 -0.512323  W1 -1.599466  0.637292  0.045059 -0.334030  W2  0.100659  0.557068  0.142226 -0.186214  WIn [170]: dfs['Y']Out[170]:          A         B         C         D id5  0.540107 -0.739077  0.992408  2.010203  Y6 -0.201376 -0.913222 -0.173284  1.837442  Y7 -1.367659  0.915360  0.072720 -0.886071  YIn [171]: dfs['Z']Out[171]:          A         B         C         D id3 -0.329087  0.842431  0.839319 -0.597823  Z4 -0.594375 -0.950486  1.125584  0.116599  Z8  0.366667 -0.978279 -1.449893  0.192451  Z9 -0.007439 -0.084612  0.010192 -0.417602  Z

更新： 重置索引：

In [177]: {k:v.reset_index(drop=True) for k,v in df.groupby('id')}Out[177]:{'W':A         B         C         D id 0 -0.373021 -0.555218  0.022980 -0.512323  W 1 -1.599466  0.637292  0.045059 -0.334030  W 2  0.100659  0.557068  0.142226 -0.186214  W, 'Y':A         B         C         D id 0  0.540107 -0.739077  0.992408  2.010203  Y 1 -0.201376 -0.913222 -0.173284  1.837442  Y 2 -1.367659  0.915360  0.072720 -0.886071  Y, 'Z':A         B         C         D id 0 -0.329087  0.842431  0.839319 -0.597823  Z 1 -0.594375 -0.950486  1.125584  0.116599  Z 2  0.366667 -0.978279 -1.449893  0.192451  Z 3 -0.007439 -0.084612  0.010192 -0.417602  Z}