我有数据框
date city brand model count
2016-02 abakan audi a6 1
2016-02 abakan bmw 5-series 2
2016-02 abakan bmw x5 2
2016-02 abakan chery a15 1
2016-02 abakan chevrolet cruze 3
2016-02 abakan chevrolet cruze 10
我需要将其划分为更多的小数据帧，以便使用 sklearn 中的线性回归。有什么方法可以做到这一点，或者有某种方法可以指定它线性回归来考虑列中的不同值？
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2016-02 abakan audi a6 1
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2016-02 abakan chevrolet cruze 3
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我怎样才能做到这一点？
最佳答案
Pandas 解决方案是 groupby和列表理解 - 输出是DataFrames列表:
dfs = [g for i, g in df.groupby(['date','city','brand','model'])]
print (dfs)
[ date city brand model count
0 2016-02 abakan audi a6 1, date city brand model count
1 2016-02 abakan bmw 5-series 2, date city brand model count
2 2016-02 abakan bmw x5 2, date city brand model count
3 2016-02 abakan chery a15 1, date city brand model count
4 2016-02 abakan chevrolet cruze 3
5 2016-02 abakan chevrolet cruze 10]
print (dfs[0])
date city brand model count
0 2016-02 abakan audi a6 1
关于python - Pandas:将数据框除以列中的某些值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41137570/