大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了需要一种更有效的方法来从单个大型数据帧创建数据帧字典，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
所以问题是我有一个大数据框（几百万行），我需要根据度量值（在 df 中可以有几千个唯一值）将它拆分成单独的 dfs，然后把所有将单个 dfs 放入字典中。@H_674_3@
数据如下：@H_674_3@
>>> df.sample(20)
Out[104]:
time mhi metric
1953310 2020-09-26 09:57:59 0.364575 100004_uf7-15_l14-40
5748967 2020-11-15 14:50:27 0.430073 100004_uf11-15_l10-45
3124709 2020-10-17 23:32:50 1.000000 100004_uf5-21_l26-40
2201278 2020-10-01 12:30:26 0.020645 100004_uf09-27_l26-46
5515393 2020-11-14 03:48:50 1.000000 100004_uf9-18_l26-35
1813859 2020-09-25 00:48:42 0.572557 100004_uf7-24_l10-40
1656151 2020-09-24 00:39:28 0.673656 100004_uf07-24_l32-42
4796411 2020-11-10 09:21:54 1.000000 100004_uf5-15_l22-30
92122 2020-07-06 07:20:37 1.000000 100004_uf5-21_l26-30
3690550 2020-10-25 23:40:57 0.268361 100004_uf09-18_l28-42
4946382 2020-11-11 01:58:22 1.000000 100004_uf5-18_l22-35
3899731 2020-11-01 11:48:08 1.000000 100004_uf7-15_l22-30
5996972 2020-11-17 10:55:22 1.000000 100004_uf07-21_l32-42
7471727 2021-01-01 11:52:45 1.000000 100004_uf07-27_l30-42
3669036 2020-10-25 20:10:33 1.000000 100004_uf5-21_l10-35
1166225 2020-09-17 11:58:21 1.000000 100004_uf7-15_l22-30
5832113 2020-11-16 02:52:32 0.349082 100004_uf07-21_l28-54
1458903 2020-09-21 21:04:32 0.524897 100004_uf07-18_l30-42
3094785 2020-10-17 15:46:02 1.000000 100004_uf5-24_l18-30
674615 2020-08-05 02:31:14 0.401657 100004_uf11-18_l34-46
我目前正在做的是：@H_674_3@
versions = df.metric.unique()
mhi_Dict = {ver: df.loc[df.metric == ver] for ver in versions}
但事实证明，这非常耗时，大约 1500 个独特版本平均需要超过 5 分钟。有没有办法以某种方式加快速度？@H_674_3@
df_grouped = df.groupby('metric')
mhi_Dict = {}
for key in df_grouped.groups:
group = df_grouped.get_group(key)
mhi_Dict[key] = group
以上是大佬教程为你收集整理的需要一种更有效的方法来从单个大型数据帧创建数据帧字典全部内容，希望文章能够帮你解决需要一种更有效的方法来从单个大型数据帧创建数据帧字典所遇到的程序开发问题。
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