你可以使用.groupby和list来生成一个元组列表。使用dict-comprehension，你可以使用my_dict["abc"]来访问这些 Dataframe 。

df = pd.DataFrame(
    {"a": [1, 2, 3, 4], "b": [1, 2, 3, 4], "name": ["abc", "xyz", "abc", "dfg"]}
)
my_dict={name:df for name, df in list(df.groupby("name")) }

for val, df_val in my_dict.items():
    print(f"df:{df_val}\n")

您可以创建一个 Dataframe 字典，该字典保存用"名称"列中的唯一值过滤的不同数据集。然后，您可以像引用字典一样引用每个 Dataframe ：
参见以下示例：

import pandas as pd
from io import StringIO 

d = """
a     b      name
1     1      abc
2     2      xyz
3     3      abc
4     4      dfg
"""

df=pd.read_csv(StringIO(d),sep=" ")[['a','b','name']]

dfs = {}
for item in df['name']:
    dfs[item] = df.loc[df['name'] == item]

>>> dfs.keys()
dict_keys(['abc', 'xyz', 'dfg'])

>>> dfs['abc']
   a  b name
0  1  1  abc
2  3  3  abc

>>> dfs['xyz']
   a  b name
1  2  2  xyz

>>> dfs['dfg']
   a  b name
3  4  4  dfg