不同维度数据表的列表,来自一个分组数据表
创始人
2025-01-09 20:00:44
0

要解决这个问题,你可以使用以下代码示例:

# 创建一个分组数据表
grouped_data = df.groupby('group')

# 创建一个空列表来存储不同维度数据表
dimension_tables = []

# 遍历分组数据表
for group_name, group_data in grouped_data:
    # 创建一个不同维度数据表
    dimension_table = group_data[['dimension1', 'dimension2', 'dimension3']].drop_duplicates()
    # 将不同维度数据表添加到列表中
    dimension_tables.append(dimension_table)

# 打印不同维度数据表列表
for dimension_table in dimension_tables:
    print(dimension_table)

在上面的代码中,首先我们通过groupby方法将原始数据表df按照"group"列进行分组。然后,我们创建一个空列表dimension_tables来存储不同维度数据表。

接下来,我们使用for循环遍历分组数据表。在每次循环中,我们使用[['dimension1', 'dimension2', 'dimension3']]选择需要的维度列,并使用drop_duplicates()方法去除重复行,从而创建一个不同维度数据表。然后,我们将该数据表添加到dimension_tables列表中。

最后,我们使用另一个for循环来打印不同维度数据表列表中的每个数据表。

请注意,上述代码中的df是指原始数据表,'group'是指分组列,'dimension1''dimension2''dimension3'是指需要选择的维度列。你需要根据实际情况进行调整。

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