将df.groupby()形成的组拆分成具有这些分组值的多个数据帧

首先，让我们来解答这个问题。

df.groupby() 是一个 pandas 库中的函数，用于按照指定的列或多列对数据进行分组。它返回一个 GroupBy 对象，表示按照分组列进行分组后的结果。

要将 df.groupby() 形成的组拆分成具有这些分组值的多个数据帧，可以使用 for 循环遍历 GroupBy 对象，并使用 get_group() 方法获取每个分组的数据帧。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列 'A' 进行分组
grouped = df.groupby('A')

# 将组拆分为多个数据帧
group_frames = []
for group_name, group_df in grouped:
    group_frames.append(group_df)

# 打印每个分组的数据帧
for i, frame in enumerate(group_frames):
    print(f"Group {i+1}:")
    print(frame)
    print("---")

此代码将按照列 'A' 进行分组，并将每个分组的数据帧存储在 group_frames 列表中。然后，使用 for 循环遍历 group_frames 列表，并打印每个分组的数据帧。

这是一个简单的示例，你可以根据具体的需求进行适当调整。

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