Python Pandas group by iteration

Question

我在for循环的帮助下迭代Python 3.6中的pandas数据框中的groupby列。这个问题是，如果我有大量数据，它会变慢。这是我的代码：

import pandas as pd
dataDict = {}
for metric, df_metric in frontendFrame.groupby('METRIC'): # Creates frames for each metric
    dataDict[metric] = df_metric.to_dict('records') # Converts dataframe to dictionary

frontendFrame是一个包含两列的数据框：VALUE和METRIC。我的最终目标基本上是创建一个字典，其中每个指标都有一个键，其中包含与之相关的所有数据。我现在应该可以使用lambda或map，但我无法使用多个参数。 frontendFrame.groupby('METRIC').apply(lambda x: print(x))

如何解决这个问题并使我的脚本更快？

Answer 1

如果你在groupby之后不需要任何计算，不要分组数据，你可以使用.loc来获得你需要的东西

s=frontendFrame.METRIC.unique()


frontendFrame.loc[frontendFrame.METRIC==s[0],]