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Split pandas dataframe based on groupby（4个答案）
昨天关门了。
我想创建多个 Dataframe ，并将它们组成一个 Dataframe 列表。我想通过指定veh值将其拆分。例如，从下面的 Dataframe 中，我想获得4个单个 Dataframe ：

1. ped值1和veh值1
2. ped值1和veh值2
3. ped值1，车辆值3
4. ped值1，车辆值4
   | ped值|车辆价值|
   | - ------|- ------|
   | 1个|1个|
   | 1个|1个|
   | 1个|第二章|
   | 1个|第二章|
   | 1个|三个|
   | 1个|三个|
   | 1个|四个|
   | 1个|四个|
   所需输出：|ped值|车辆价值||- -------||1个|1个||1个|1个|
   | ped值|车辆价值|
   | - ------|- ------|
   | 1个|第二章|
   | 1个|第二章|
   | ped值|车辆价值|
   | - ------|- ------|
   | 1个|三个|
   | 1个|三个|
   | ped值|车辆价值|
   | - ------|- ------|
   | 1个|四个|
   | 1个|四个|
   grouped = df.groupby(['ped', 'veh']) ped_veh1 = grouped.get_group(("P1", 1)) print(ped_veh1)
   上面的代码是我用来分割 Dataframe 的初始代码。但是，我得到了100个不同的veh值，所以有什么方法可以实现上面的输出吗？
   我试过使用for i in range方法：
   for i in range (1,100): grouped = df.groupby(['ped', 'veh']) ped_veh1 = grouped.get_group(("P1", i)) print(ped_veh1)
   但是，代码不起作用，因为值i不连续，例如：i = 1、2、3、5、6、8、9、10、12
   当无法找到i = 4时，代码停止运行，并引发错误。
   那么，有没有办法或解决方案来解决这个问题呢？