根据特定的过滤条件，在嵌套的for循环中创建多个数据表

Question

我有证券的主要原始数据，从中我需要创建基于特定过滤标准的多个证券投资组合。我已经习惯了C++的工作，不太清楚如何用Python来实现下面的内容。在

我尝试使用嵌套for循环生成不同的数据帧：

i-用于遍历2007年至2017年的年份（原始数据中的yr列）

j-用于循环从1到4的区域（原始数据中的列区域）

for i in range (2007, 2018):
    for j in range (1,5):
         dfij_filter = (df['yr'] == i) & (df['Region'] == j)
         dfij = dfij[dfij_filter]
         dfij = dfij.join(dfco.groupby('ISSUER_NAME')['E_SCORE'].mean(), on = 'ISSUER_NAME', rsuffix = '_ry')
         dfij = dfij.join(dfco.groupby('ISSUER_NAME')['P_SCORE'].mean(), on = 'ISSUER_NAME', rsuffix = '_ry')
         dfij = dfij.join(dfco.groupby('ISSUER_NAME')['Q_SCORE'].mean(), on = 'ISSUER_NAME', rsuffix = '_ry')
         dfij = dfij.drop_duplicates(subset['ISSUER_NAME'], keep=False)
         dfij_E = dfij.sort_values('E_SCORE_ry', ascending = False)
         dfij_ETOP = dfij_E.iloc[:50, :]
         dfij_P = dfij.sort_values('P_SCORE_ry', ascending = False)
         dfij_PTOP = dfij_P.iloc[:50, :]
         dfij_Q = dfij.sort_values('E_SCORE_ry', ascending = False)
         dfij_QTOP = dfij_Q.iloc[:50, :]

我需要创建不同的数据帧，然后对这些数据帧应用一些函数： 基本上流程是： 步骤1:Yr过滤器-->； 步骤2：区域过滤器-->； 第3步：计算该年度和地区的平均E分数值、平均P分数值、平均Q分数值-->；（E、P、Q是不同的列） 第四步：按平均E分的降序排列证券-->； 第五步：挑选前50名的证券并将它们放入数据框中

重复步骤4和5以获得p和Q分数。在

基本上创建10*4*3个数据帧。在

这些数据帧可以用于后验测试

任何帮助都将不胜感激。谢谢

Answer 1

for k, v in df.groupby(['yr', 'region']):
    print(v)