将Python Dataframe拆分为多个Dataframe(其中选择的行相同)

将Python Dataframe拆分为多个Dataframe是通过筛选条件将原始Dataframe中的数据按照某一列或多列的取值进行分组，然后将每个分组的数据提取出来形成新的Dataframe。

在Python中，可以使用pandas库来操作Dataframe。下面是一个完善且全面的答案：

将Python Dataframe拆分为多个Dataframe的步骤如下：

1. 导入pandas库：在Python中，使用import pandas as pd语句导入pandas库。
2. 创建原始Dataframe：可以通过读取文件、数据库查询等方式创建原始Dataframe。
3. 选择拆分的列：根据需要选择一个或多个列作为拆分的依据。
4. 使用groupby方法进行分组：使用groupby方法将Dataframe按照选择的列进行分组，例如df.groupby('column_name')。
5. 遍历分组并创建新的Dataframe：使用for循环遍历每个分组，然后通过get_group方法获取每个分组的数据，并将其存储为新的Dataframe。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建原始Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
                   'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9],
                   'C': [10, 11, 12, 13, 14, 15]})

# 选择拆分的列
column_name = 'A'

# 使用groupby方法进行分组
grouped = df.groupby(column_name)

# 遍历分组并创建新的Dataframe
split_dataframes = []
for group_name, group_data in grouped:
    split_dataframes.append(group_data)

# 打印拆分后的Dataframe
for i, split_df in enumerate(split_dataframes):
    print(f"Split Dataframe {i+1}:")
    print(split_df)
    print()

上述代码中，首先创建了一个包含三列的原始Dataframe。然后选择了列'A'作为拆分的依据。接着使用groupby方法将Dataframe按照列'A'进行分组，并遍历每个分组，将每个分组的数据存储为新的Dataframe。最后打印了拆分后的每个Dataframe。

这种拆分Dataframe的方法适用于需要根据某一列或多列的取值将数据进行分组处理的场景，例如按照用户ID将数据拆分为多个Dataframe进行个性化分析、按照地区将数据拆分为多个Dataframe进行区域性统计等。

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