编写一个缩短DataFrame代码的函数

Question

我想使用一个函数来缩短我的Pandas库代码。我应该如何使用一个函数来缩短代码，并调用它的个别国家?

Scotland ='Scotland'
Finland = 'Finland'
sc = df.query("Area == @Scotland and Element == 'Import Quantity'")
fin = df.query("Area == @Finland and Element == 'Import Quantity'")
etc..
sc_v = df.query("Area == @Scotland and Element == 'Import Value'")
fin_v = df.query("Area == @Finland and Element == 'Import Value'")
etc..

有一堆使用函数(类)的教程，但没有一个展示如何在数据框架(df)的情况下使用它们。在这种情况下，我只是想避免重复and Element == 'Import Quantity'")和and Element == 'Import Value'")字符串，并且需要一种专业的方式来编写代码，因为有很多国家，我必须分析每个国家，并在最后合并和可视化。

我的代码不高级

Answer 1

您究竟想要什么尚不清楚，但对我们来说，程序化的选项可能是groupby和字典理解:

# example input
df = pd.DataFrame({'Area': ['Scotland', 'Finland', 'Sweden', 'Scotland', 'Finland', 'Sweden'],
'Element': ['Import Quantity', 'Import Quantity', 'Import Quantity',
'Import Quantity', 'Import Value', 'Other'],
'Other': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})
# map suffixes
elem_grp = df['Element'].map({'Import Quantity': '', 'Import Value': '_v'})
# split dataframe
out = {f'{a.lower()[:3]}{e}': g for (a,e), g in
df.groupby(['Area', elem_grp])}

:

out['fin_v']
Area       Element  Other
4  Finland  Import Value      5