Создание панды dataframes с функцией понимания

Question

У меня есть dataframe с колонки под названием Dir, который содержит пять значений: N, S, E, W и C. Я разделил их на отдельные dataframes так:

df_N = df[(df['Dir'] == 'N')] 
df_S = df[(df['Dir'] == 'S')] 
df_E = df[(df['Dir'] == 'E')] 
df_W = df[(df['Dir'] == 'W')] 
df_C = df[(df['Dir'] == 'C')] 

Однако я хотел бы создать понимание функции или списка, которое делает это для меня, поэтому, если значения в данных изменяются, мне не нужно его перекодировать.

Я создал список значений, например, так:

CP_Vals = Series.unique(dftc2['iDir']).tolist() 

Но не имея большой сделки OFD опыт в Python, я изо всех сил, чтобы создать что-то, что автоматизирует это. Я думал что-то вроде:

for x in CP_Vals: 
    df_x = df[(df['iDir'] == '%s' % x)] 

Возможно ли это? Заранее спасибо!

Answer 1

Вы можете использовать словарь для хранения различных данных, которые вы получаете с соответствующим именем в качестве ключа. Пример:

CP_Vals = dftc2['iDir'].unique().tolist() 
df_dict = {'df_{}'.format(x): df[(df['iDir'] == x)] for x in CP_Vals} 

Обратите внимание, что понимание слова доступно только в Python 2.7+. Кроме того, после этого вы можете получить доступ к определенному DataFrame как df_dict['df_N'] и т. Д.