已有深圳市商区poi数据，可以分为'编号','店铺名称','地址','纬度','经度','管辖市区','城区要素这些列，按照管辖区将深圳市数据分成多个dataframe

可以使用 Pandas 库来对数据进行分组。具体步骤如下：

1. 读取数据

import pandas as pd

df = pd.read_csv('深圳市商区poi数据.csv')

2. 分组

df_grouped = df.groupby('管辖市区')

# 获取每个分组
for area, area_df in df_grouped:
    print(area)
    print(area_df)

其中，`df.groupby('管辖市区')` 表示按照 '管辖市区' 这一列进行分组，`area` 表示每个分组的名称，`area_df` 表示每个分组的数据。

你可以将每个分组保存为单独的 DataFrame，例如：

# 获取每个分组并保存为单独的 DataFrame
for area, area_df in df_grouped:
    area_df.to_csv(f'{area}.csv', index=False)

相关问题

已有深圳市商区poi数据，按列可以分为'编号','店铺名称','地址','纬度','经度','管辖市区','城区要素；店铺类型','电话号码'，根据现有信息，分别统计福田区、南山区、罗湖区、宝安区的城市要素构成，并利用饼图进行可视化

好的，这个任务可以用Python的pandas和matplotlib库来完成。首先，我们需要读入数据文件，假设文件名为"poi_data.csv"，读入代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("poi_data.csv")

接着，我们可以根据城市要素列来筛选数据并统计数量，代码如下：

# 福田区
futian = df[df['城区要素'] == '福田']

# 南山区
nanshan = df[df['城区要素'] == '南山']

# 罗湖区
luohu = df[df['城区要素'] == '罗湖']

# 宝安区
baoan = df[df['城区要素'] == '宝安']

# 统计数量
futian_count = len(futian)
nanshan_count = len(nanshan)
luohu_count = len(luohu)
baoan_count = len(baoan)

接下来，我们可以使用matplotlib库来制作饼图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置饼图参数
labels = ['福田区', '南山区', '罗湖区', '宝安区']
sizes = [futian_count, nanshan_count, luohu_count, baoan_count]
colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']
explode = (0.1, 0, 0, 0)  # 福田区突出显示

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
        autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)

plt.axis('equal')
plt.show()

这样就可以得到一个带有城市要素比例的饼图了。