使用 def 函数应用 For 循环来生成其他 DataFrame？

Question

我有一个名为 medal 的 DataFrame。在 medal 中，有一个名为 'event_gender' 的列，它有 4 个唯一值（men、women、open 和 mixed）。我试图编写一个函数来通过这些唯一值获取 groupby。

如果可能的话，我想为这些命名过程编写for循环。

这是我到目前为止可以做的并且正在运行。

def gender(df, sex):

    temp_df = df.loc[df['event_gender']==sex]

    last_df = temp_df.groupby(['country_3_letter_code', 'medal_type'])['event_gender'].count()

    return last_df


Men = gender(medal, 'Men')

Women = gender(medal, 'Women')

Mixed = gender(medal, 'Mixed')

Open = gender(medal, 'Open')

但是在这里的最后一个代码中，我分别为每个 DataFrame 命名，有没有更简单的方法为 Dataframes 命名这些？例如：

for item in medal['event_gender'].unique():  
    item = gender(medal, item)

Answer 1

是的，你可以这样做：

for item in medal['event_gender'].unique():
   globals()[item] = gender(medal, item)

但是为什么要这样做呢？按原样维护您的数据框并使用分组对其进行处理。这种方法更容易对同一数据帧的不同组进行相同的计算，而不是对不同的数据帧进行相同的计算

Answer 2

如果您想处理 event_gender 列中的每个唯一项目。然后你可以像这样对你的分组项目使用聚合函数：

gender_grouping = medal.groupby(['event_gender']).agg({'country_3_letter_code': 'value_counts', 
                                                       'medal_type': 'value_counts'})

在此之后，您可以通过以下方式检索您感兴趣的 event_gender 项：

gender_grouping.loc['Men']

使用 def 函数应用 For 循环来生成其他 DataFrame？

Applying For loop with def function to generate other DataFrame?

python

loops

function

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pandas