我在时间序列中有三列。
时间序列为每小时和索引值。
我有多个类别每小时进行测量。
我有任意的级别列表：这些通常是奇怪的名称，我一次可能会拉动 40 到 40000 个。
我也有它们不同的值：分数 0 - 100。
所以：
我想让每个关卡都有自己的数据帧：
(完整数据帧)：
df =
date levels score
2019-01-01 00:00:00 1005 99.438851
2019-01-01 01:00:00 1005 92.081975
2019-01-01 02:00:00 1005 93.032991
2019-01-01 03:00:00 1005 1.991615
2019-01-01 04:00:00 1005 12.723531
2019-01-01 05:00:00 1005 74.443313
(我想生成的数百个单独的数据帧之一，但不是在字典中)
df_is_1005 =
date score
2019-01-01 00:00:00 99.438851
2019-01-01 01:00:00 92.081975
2019-01-01 02:00:00 93.032991
2019-01-01 03:00:00 1.991615
2019-01-01 04:00:00 12.723531
2019-01-01 05:00:00 74.443313
....但对于所有级别 .
和 我有点问题！
我已经做了很多挖掘，并尝试对数据帧进行字典。如何提取这些内容？
另外，我如何将它们单独命名为：df_of_{levels}？
这是我将为玩具模型创建的时间序列数据。(但是每个级别都应该有多个日期时间，与这里不同)
import pandas as pd
from datetime import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2019', end='3/30/2019', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['level'] = np.random.randint(1000,1033,size=(len(date_rng)))
df['score'] = np.random.uniform(0,100,size=(len(date_rng)))
请记住，我可能处理的关卡可能有数百个，它们被称为奇怪的事情。
我将把每个时间戳作为单独的行。
我期望的目标是拥有每个可能的级别，这里可能不仅仅是少量的级别，以动态创建数据帧。
现在：我知道我可以创建一个数据帧字典。
但是如何提取每个带有单个编号的数据帧？
例如，我想要
df =
date levels score
2019-01-01 00:00:00 1005 99.438851
2019-01-01 01:00:00 1005 92.081975
2019-01-01 02:00:00 1005 93.032991
2019-01-01 03:00:00 1005 1.991615
2019-01-01 04:00:00 1005 12.723531
2019-01-01 05:00:00 1005 74.443313
2019-01-01 06:00:00 1005 12.154499
2019-01-01 07:00:00 1005 96.439228
2019-01-01 08:00:00 1005 64.283731
2019-01-01 09:00:00 1005 83.165093
2019-01-01 10:00:00 1005 75.740610
2019-01-01 11:00:00 1005 25.721404
2019-01-01 12:00:00 1005 37.493829
2019-01-01 13:00:00 1005 51.783549
2019-01-01 14:00:00 1005 7.223582
2019-01-01 15:00:00 1005 0.932651
2019-01-01 16:00:00 1005 95.916686
2019-01-01 17:00:00 1005 11.579450
和同样的DF，很久以后...
：date levels score
2019-01-01 00:00:00 1027 99.438851
2019-01-01 01:00:00 1027 92.081975
2019-01-01 02:00:00 1027 93.032991
2019-01-01 03:00:00 1027 1.991615
2019-01-01 04:00:00 1027 12.723531
2019-01-01 05:00:00 1027 74.443313
2019-01-01 06:00:00 1027 12.154499
2019-01-01 07:00:00 1027 96.439228
2019-01-01 08:00:00 1027 64.283731
2019-01-01 09:00:00 1027 83.165093
2019-01-01 10:00:00 1027 75.740610
2019-01-01 11:00:00 1027 25.721404
2019-01-01 12:00:00 1027 37.493829
2019-01-01 13:00:00 1027 51.783549
2019-01-01 14:00:00 1027 7.223582
2019-01-01 15:00:00 1027 0.932651
2019-01-01 16:00:00 1027 95.916686
2019-01-01 17:00:00 1027 11.579450
2019-01-01 18:00:00 1027 91.226938
2019-01-01 19:00:00 1027 31.564530
2019-01-01 20:00:00 1027 39.511358
2019-01-01 21:00:00 1027 59.787468
2019-01-01 22:00:00 1027 4.666549
2019-01-01 23:00:00 1027 92.197337
。诸如此类。。。
每个级别单独，无论它叫什么(可能有数百个随机值)：
要转换为
df_{level_value_generated} =
date score
2019-01-01 00:00:00 8.040233
2019-01-01 01:00:00 55.736688
2019-01-01 02:00:00 37.910143
2019-01-01 03:00:00 22.907763
2019-01-01 04:00:00 4.586205
2019-01-01 05:00:00 88.090652
2019-01-01 06:00:00 50.474533
2019-01-01 07:00:00 92.890208
2019-01-01 08:00:00 70.949978
2019-01-01 09:00:00 23.191488
2019-01-01 10:00:00 60.506870
2019-01-01 11:00:00 25.689149
2019-01-01 12:00:00 49.234296
2019-01-01 13:00:00 65.369771
2019-01-01 14:00:00 55.550065
2019-01-01 15:00:00 35.112297
2019-01-01 16:00:00 45.989587
2019-01-01 17:00:00 76.829787
2019-01-01 18:00:00 5.982378
2019-01-01 19:00:00 83.603115
2019-01-01 20:00:00 5.995648
2019-01-01 21:00:00 95.658097
2019-01-01 22:00:00 21.877945
2019-01-01 23:00:00 30.428798
2019-01-02 00:00:00 72.450284
2019-01-02 01:00:00 91.947018
2019-01-02 02:00:00 66.741502
2019-01-02 03:00:00 77.535416
2019-01-02 04:00:00 29.624868
2019-01-02 05:00:00 89.652003
因此，我可以列出动态创建的这些数据帧。
从这里开始，我想将它们添加到字典中，原因是我想在每个单独的数据帧上训练一个时间序列模型，以便我可以为每个数据帧使用不同的模型，每个模型都有自己的训练和输出。
如果可能，我可以从字典中单独训练多个数据帧吗？
如果我只做一个数据透视表或分组依据，我将有一个很大的数据帧，我必须单独调用列来训练时间序列。所以我宁愿不这样做。
那么，我如何动态创建：
来自值不全已知的级别的新命名的数据帧，
每个命名：
df_{level_name}：
日期时间列： Score_Column：
一些日期... 分数 0-100
然后将"level_name"列放在它们自己的数据帧中，这样我就可以根据需要拥有任意数量的数据帧，每个数据帧都以编程方式唯一命名，这样我就可以获取其中的每一个，然后将它们插入新模型或其他什么？
如果我正确理解了你的问题，MultiIndex 应该完全按照你想要的去做。
要在数据帧上执行此操作，请执行以下操作：
df.reset_index(inplace=True)
df.set_index(['levels', 'date'], inplace=True)
# in the case of your example above, this will produce:
df =
levels date score
1005 2019-01-01 00:00:00 99.438851
2019-01-01 01:00:00 92.081975
2019-01-01 02:00:00 93.032991
2019-01-01 03:00:00 1.991615
2019-01-01 04:00:00 12.723531
2019-01-01 05:00:00 74.443313
2019-01-01 06:00:00 12.154499
2019-01-01 07:00:00 96.439228
2019-01-01 08:00:00 64.283731
2019-01-01 09:00:00 83.165093
2019-01-01 10:00:00 75.740610
2019-01-01 11:00:00 25.721404
2019-01-01 12:00:00 37.493829
2019-01-01 13:00:00 51.783549
2019-01-01 14:00:00 7.223582
2019-01-01 15:00:00 0.932651
2019-01-01 16:00:00 95.916686
2019-01-01 17:00:00 11.579450
1027 2019-01-01 00:00:00 99.438851
2019-01-01 01:00:00 92.081975
2019-01-01 02:00:00 93.032991
2019-01-01 03:00:00 1.991615
2019-01-01 04:00:00 12.723531
2019-01-01 05:00:00 74.443313
2019-01-01 06:00:00 12.154499
2019-01-01 07:00:00 96.439228
2019-01-01 08:00:00 64.283731
2019-01-01 09:00:00 83.165093
2019-01-01 10:00:00 75.740610
2019-01-01 11:00:00 25.721404
2019-01-01 12:00:00 37.493829
2019-01-01 13:00:00 51.783549
2019-01-01 14:00:00 7.223582
2019-01-01 15:00:00 0.932651
2019-01-01 16:00:00 95.916686
2019-01-01 17:00:00 11.579450
2019-01-01 18:00:00 91.226938
2019-01-01 19:00:00 31.564530
2019-01-01 20:00:00 39.511358
2019-01-01 21:00:00 59.787468
2019-01-01 22:00:00 4.666549
2019-01-01 23:00:00 92.197337
#... etc
然后，您可以使用以下索引访问每个级别的数据：
df.loc[1005, :]
>
date score
2019-01-01 00:00:00 99.438851
2019-01-01 01:00:00 92.081975
2019-01-01 02:00:00 93.032991
2019-01-01 03:00:00 1.991615
2019-01-01 04:00:00 12.723531
2019-01-01 05:00:00 74.443313
2019-01-01 06:00:00 12.154499
2019-01-01 07:00:00 96.439228
2019-01-01 08:00:00 64.283731
2019-01-01 09:00:00 83.165093
2019-01-01 10:00:00 75.740610
2019-01-01 11:00:00 25.721404
2019-01-01 12:00:00 37.493829
2019-01-01 13:00:00 51.783549
2019-01-01 14:00:00 7.223582
2019-01-01 15:00:00 0.932651
2019-01-01 16:00:00 95.916686
2019-01-01 17:00:00 11.579450
您还可以使用以下方法遍历数据的所有"级别"：
for level, data in df.groupby(level=0):
# do something to 'level'
如果需要，获取数据中包含的所有"级别"的列表：
df.index.levels[0]
> [1005, 1027, ...]
这可能被证明比创建大量单独命名的数据帧更灵活，并且更接近于熊猫的使用。