Créer une nouvelle base de données pour chaque niveau de facteur dans la colonne

Existe-t-il un moyen de ne pas coder en dur le nombre de blocs de données?

Oui, il y en a. Utilisez un dictionnaire ou une liste. En utilisant dict:

for idx, (value, x) in enumerate(df.groupby('column_of_interest'), 1):
    x.to_csv(f'slice_{value}.csv')  # include value in filename
    x.to_csv(f'slice_{idx}.csv')    # include numeric index in filename

Accédez ensuite à vos dataframes via dfs [1] , dfs [2] , etc.

Vous pouvez également utiliser list:

dfs = [x for _, x in df.groupby('column_of_interest')]

Ensuite, utiliser dfs [0] , dfs [1] , etc.

Si vous n'avez pas besoin de stocker vos tranches de dataframe, itérez simplement un groupby et utilisez to_csv . Ceci est pratique avec les chaînes f ( PEP 498 , Python 3.6+) :

dfs = {i: x for i, (_, x) in enumerate(df.groupby('column_of_interest'), 1)}

Vous pouvez enregistrer les dataframes directement

for val, df1 in df.groupby(df['column_of_interest']):
    #Write the df1 to csv or excel
    df1.to_csv("coi_%s.csv"%val)

Ou avec une boucle for explicite

[df1.to_csv("coi_%s.csv"%val) for val, df1 in df.groupby(df['column_of_interest'])]

Une façon peut faire cela en utilisant locaux mais pas de recommandation, je pense personnellement que la réponse de jpp est la bonne façon pour ce type de demande.

variables = locals()
for key,value in df.groupby(df['column_of_interest']):
    variables["df{0}".format(key)]= value