如何在函数列表中迭代不同的数据帧？

Question

我是python的初学者，在尝试找到执行以下任务的最佳方法时，我正在失去理智：

我有一个大的数据集，其中的每一个观察都涉及到不同的品牌。在这个数据集上，我已经创建了一些列，对执行一些函数很有用。你知道吗

我已经创建了一些创建表的函数，然后这些表将包含在excel文件中。我必须为每一个数据帧做这个，为品牌划分。你知道吗

我试图建立一个功能列表和一个选定品牌的列表，我需要为其创建excel文件。但当我想用循环来做这个的时候，我就迷路了。你知道吗

创建需要插入excel文件的表的函数

def tab_new_born(df):
    tab_1 = df_cliente.astype(str).groupby('definitive_class').agg({'definitive_class': lambda x: x.count()})
    return tab_1

def tab_updated_and_working(df):
    tab_2 =  pd.crosstab((df_cliente.FIRMWARE_STATUS_UPDATE == 'updated'), (df_cliente.app_trans_features == 1), margins = True)
    tab_2.rename(index = {False : 'no', True : 'yes', 'All' : 'Total'}, 
             columns = {False : 'no_trans_in_7_last_days', True : 'yes_trans_in_7_last_days','All' : 'Total' }, inplace= True)
    return tab_2  

#file excel
output =  '_output.xlsx'
writer = pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter')


tab_new_born(df).to_excel(writer, sheet_name= 'MHT_classification')
tab_updated_and_working(df).to_excel(writer,sheet_name = '#VM_operative')
tab_working_and_anomalous(df).to_excel(writer,sheet_name = '#VM_conn_problems_operative')
tab_working_and_registry(df).to_excel(writer,sheet_name = '#VM_registry_null')

workbook = writer.book

writer.save()
workbook.close()

我想创建一个循环，其中： 1） 从通用数据集中选择品牌，得到品牌的单个数据帧； 2） 对于每个分离的数据集，执行函数并创建相应的excel文件

Answer 1

1. 阅读完整的df
2. 从full df获得独特品牌（请参见独特）
3. 循环浏览品牌
4. 对于每个品牌，从与当前品牌对应的完整df行中进行筛选/选择，并创建一个子df
5. 将你的函数应用于sub\u df