Python-根据列值将数据框分为多个数据框，并用这些值命名 - python

我有一个大型数据集，列出了在全国不同地区销售的竞争对手产品。我希望通过使用这些新数据帧名称中的列值的迭代过程，根据区域将该数据帧分成几个其他区域，以便我可以分别处理每个数据帧-例如根据价格对每个地区的信息进行排序，以了解每个地区的市场情况。我给出了以下数据的简化版本:

Competitor  Region  ProductA  ProductB
Comp1       A       £10       £15
Comp1       B       £11       £16
Comp1       C       £11       £15
Comp2       A       £9        £16
Comp2       B       £12       £14
Comp2       C       £14       £17
Comp3       A       £11       £16
Comp3       B       £10       £15
Comp3       C       £12       £15

我可以使用以下内容创建区域列表:

region_list=df['Region'].unique().tolist()

我希望在产生大量数据帧的迭代循环中使用它，例如

df_A :

Competitor  Region  ProductA  ProductB
Comp1       A       £10       £15
Comp2       A       £9        £16
Comp3       A       £11       £16

我可以使用代码针对每个区域手动执行此操作

df_A=df.loc[df['Region']==A]

但是实际情况是，该数据集包含大量区域，这会使此代码变得乏味。有没有一种方法可以创建可重复此过程的迭代循环？有一个类似的问题询问有关拆分数据帧的问题，但答案并未显示如何根据每个列的值来标记输出。

我对Python还是很陌生，并且仍然在学习，因此，如果实际上有另一种更明智的方法来解决此问题，那么我很乐意提出建议。

参考方案

通过不同值进行子集称为groupby，如果仅想通过for循环遍历各个组，则语法为:

for region, df_region in df.groupby('Region'):
    print(df_region)

  Competitor Region ProductA ProductB
0      Comp1      A      £10      £15
3      Comp2      A       £9      £16
6      Comp3      A      £11      £16
  Competitor Region ProductA ProductB
1      Comp1      B      £11      £16
4      Comp2      B      £12      £14
7      Comp3      B      £10      £15
  Competitor Region ProductA ProductB
2      Comp1      C      £11      £15
5      Comp2      C      £14      £17
8      Comp3      C      £12      £15

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