分割データフレーム

Question

私はこのようなデータフレーム持っている：私は
DS [年] 2次元の辞書データフレームを取得するために、データフレームを分割するにはどうすればよい

 df = pd.DataFrame({ 
       'Client':['A','B','C','D','E'], 
       'Revenue':[100,120,50,40,30], 
       'FYoQ':['FY','Q','Q','Q','FY'], 
       'Quarter':[np.nan,1,3,4,np.nan], 
       'Year':[2017,2016,2015,2017,2016] 
     }) 

[四半期]を毎年と四半期ごとに計算します。

今、私は次のよう1次元の辞書を行うことができる午前：

years=df['Year'].unique().tolist() 
    mc={elem:pd.DataFrame for elem in years} 

    for year in years: 
     mc[year]=df.loc[(df['Year']==year)] 

私はデータフレームのMC [2015]の辞書を得る。この方法は、MC [2016]など
そして私もう一度それぞれに同じことを適用する必要があります。

Iは、コードの変更があるだろう期待していた：高速なデータの分割を可能にする、一度に2次元（あるいは多次元辞書）を作成する

mc={elem:pd.DataFrame for elem in years} 

。

Answer 1

from collections import defaultdict 

d = defaultdict(dict) 
[d[y].setdefault(q, g) for (y, q), g in df.groupby(['Year', 'Quarter'])]; 
d = dict(d) 

for y, v in d.items(): 
    print(y) 
    for q, s in v.items(): 
     print(' ' + str(q)) 
     p = s.__repr__() 
     p = '\n'.join(['  ' + l for l in p.split('\n')]) 
     print(p, '\n') 

2015 
    3.0 
      Client FYoQ Quarter Revenue Year 
     2  C Q  3.0  50 2015 

2016 
    1.0 
      Client FYoQ Quarter Revenue Year 
     1  B Q  1.0  120 2016 

2017 
    4.0 
      Client FYoQ Quarter Revenue Year 
     3  D Q  4.0  40 2017 

Answer 2

IIUCでは、df.set_indexを使用してマルチインデックスを設定し、その後にdf.groupbyコールを設定できます。その後、dictの理解の内側にあなたの辞書を構築する：

dict_ = {i : g for i, g in df.set_index(['Year', 'Quarter']).groupby(level=[0, 1])} 

for k in dict_: 
    print(dict_[k]) 

      Client FYoQ Revenue 
Year Quarter      
2016 1.0   B Q  120 


      Client FYoQ Revenue 
Year Quarter      
2015 3.0   C Q  50 


      Client FYoQ Revenue 
Year Quarter      
2017 4.0   D Q  40 

キーは非常に管理している(year, quarter)タプル、です。

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は、最後のループが .to_csvコールが必要になり、CSVファイルに保存するには：

for k in dict_: 
    label = 'data{}Q{}'.format(map(str, k)) 
    dict_[k].to_csv(label)