我有以下格式的数据集:

    A                 B             LABEL   NEW
-0.027651         -0.068485            5      1
-0.039997         -0.071371            5      1
-0.032667         -0.078227            5      1
-0.021502         -0.083501            5      1
-0.018613         -0.082452            5      1
 0.134058         -0.145095            7      2
-0.164757          0.029179            4      3
-0.124876          0.022431            4      3
-0.076959         -0.021404            4      3
-0.221781          0.163064            8      4
 0.137542         -0.250567            5      5
 0.048786         -0.153115            5      5
-0.001230         -0.095431            5      5


我想按新列值1拆分数据框:

    A                 B             LABEL      NEW
-0.027651         -0.068485            5     1
-0.039997         -0.071371            5     1
-0.032667         -0.078227            5     1
-0.021502         -0.083501            5     1
-0.018613         -0.082452            5     1


并根据该标签的名称进行保存:
像(NEW-LABEL)->“ 1-5.csv”

我有7000行,我需要动态地执行SPLIT和Save,

最佳答案

groupby上使用NEW进行拆分

In [11]: for n, g in df.groupby('NEW'):
    ...:     g.to_csv('{}.csv'.format(n))

关于python - 根据 Pandas 中的一列保存数据并由另一列命名,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/49324767/

10-11 23:06
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