我有一个大型数据集，列出了在全国不同地区销售的竞争对手产品。我希望通过使用这些新数据帧名称中的列值的迭代过程，根据区域将该数据帧分成几个其他区域，以便我可以分别处理每个数据帧-例如根据价格对每个地区的信息进行排序，以了解每个地区的市场情况。我给出了以下数据的简化版本:
Competitor Region ProductA ProductB
Comp1 A £10 £15
Comp1 B £11 £16
Comp1 C £11 £15
Comp2 A £9 £16
Comp2 B £12 £14
Comp2 C £14 £17
Comp3 A £11 £16
Comp3 B £10 £15
Comp3 C £12 £15
我可以使用以下内容创建区域列表:
region_list=df['Region'].unique().tolist()
我希望在产生大量数据帧的迭代循环中使用它，例如
df_A :
Competitor Region ProductA ProductB
Comp1 A £10 £15
Comp2 A £9 £16
Comp3 A £11 £16
我可以使用代码针对每个区域手动执行此操作
df_A=df.loc[df['Region']==A]
但是实际情况是，该数据集包含大量区域，这会使此代码变得乏味。有没有一种方法可以创建可重复此过程的迭代循环？有一个类似的问题询问有关拆分数据帧的问题，但答案并未显示如何根据每个列的值来标记输出。
我对Python还是很陌生，并且仍然在学习，因此，如果实际上有另一种更明智的方法来解决此问题，那么我很乐意提出建议。
参考方案
通过不同值进行子集称为groupby，如果仅想通过for循环遍历各个组，则语法为:
for region, df_region in df.groupby('Region'):
print(df_region)
Competitor Region ProductA ProductB
0 Comp1 A £10 £15
3 Comp2 A £9 £16
6 Comp3 A £11 £16
Competitor Region ProductA ProductB
1 Comp1 B £11 £16
4 Comp2 B £12 £14
7 Comp3 B £10 £15
Competitor Region ProductA ProductB
2 Comp1 C £11 £15
5 Comp2 C £14 £17
8 Comp3 C £12 £15
pandas DataFrame:根据另一列中的布尔值计算总和 - python
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