小编Yog*_*esh的帖子

假设原始数据如下：

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

（参考：Python-根据列值将数据框拆分为多个数据框，并使用这些值命名）

我希望获得基于列值的子数据框列表，例如Region，例如：

df_A :

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

在Python中，我可以这样做：

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

如果df是Pyspark df，我可以做同样的迭代吗？

在Pyspark中，一旦执行df.groupBy（“ Region”），我就会获得GroupedData。我不需要像count，mean等之类的任何聚合。我只需要子数据帧的列表，每个子数据帧都有相同的“ Region”值。可能？