使用分层索引拆分数据帧

Question

我有一个具有分层索引的大型数据帧(下面的代码中提供了一个简单的/格式示例)。我想设置一种循环/自动方式，将数据帧按唯一索引值划分为子集，即下面编码的示例中的dfa、dfb、dfc等，并存储在列表中。

我已经尝试了以下方法，但不幸的是没有成功。感谢任何人的帮助！

data = pd.Series(np.random.randn(9), index=[['a', 'a', 'a', 'b', 
'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 2, 3]])

split = []
for value in data.index.unique():
    split.append(data[data.index == value])

Answer 1

我不太确定这是否是你要找的，但是你检查过groupby pandas函数了吗？关键的部分是，您可以将其应用于MultiIndex，指定要分组的索引级别(或级别的子集)。例如：

split = {}
for value, split_group in data.groupby(level=0):
    split[value] = split_group
print(split)

正如@jezrael指出的那样，一种更简单的方法是：

dict(tuple(df.groupby(level=0)))