根据 Groupby 函数的输出命名 Pandas 数据框

Question

我有一个数据集，其中包含在多个赛季的大量足球比赛中拍摄的所有镜头。我编写了以下脚本来为每个比赛和相应的赛季制作子集。import pandas as pdimport csvshots = pd.read_csv("C:/Users/HJA/Desktop/Betting/understatV0.01/shots.csv", encoding='iso-8859-1')shots_premier_league = shots.groupby(['Competition']).get_group('Premier_League')shots_bundesliga = shots.groupby(['Competition']).get_group('Bundesliga')shots_la_liga = shots.groupby(['Competition']).get_group('La_Liga')shots_ligue_1 = shots.groupby(['Competition']).get_group('Ligue_1')shots_serie_a = shots.groupby(['Competition']).get_group('Serie_A')一切顺利，直到这一点。但是，现在我想将每个比赛细分为每个赛季的样本。我使用以下脚本（在这种情况下，我以英超联赛为例：shots_premier_league_2014 = shots_premier_league.groupby(['Season']).get_group('2014')shots_premier_league_2015 = shots_premier_league.groupby(['Season']).get_group('2015')shots_premier_league_2016 = shots_premier_league.groupby(['Season']).get_group('2016')shots_premier_league_2017 = shots_premier_league.groupby(['Season']).get_group('2017')shots_premier_league_2018 = shots_premier_league.groupby(['Season']).get_group('2018')这导致以下错误：我 100% 确定 2014 年是一个实际值。另外，如何编写一个以pandas数据框的名义自动包含比赛和季节的函数？

Answer 1

我认为问题是2014整数，所以需要删除''：

.get_group(2014)

但这里更好的是 create dictionary of DataFrameslike，因为不推荐使用全局变量：

dfs = dict(tuple(shots_premier_league.groupby(['Season'])))

然后通过键选择每个数据帧，例如：

print (dfs[2014])

print (dfs[2015])

如何编写一个以熊猫数据框的名义自动包含比赛和季节的函数？

dfs = dict(tuple(shots_premier_league.groupby(['Competition','Season'])))

print (dfs[('Bundesliga', 2014)])

如果要按字符串选择：

d = dict(tuple(df.groupby(['Competition','Season'])))

#python 3.6+ solution with f-strings

dfs = {f'{k1}_{k2}' :v for (k1, k2), v in d.items()}

#python bellow

#dfs = {'{}_{}'.format(k1, k2) :v for (k1, k2), v in d.items()}

print (dfs['Bundesliga_2014'])

如果想查看数据的所有键：

print (dfs.keys())