city temperature windspeed event
day
2017-01-01 new york 32 6 Rain
2017-01-02 new york 36 7 Sunny
2017-01-03 new york 28 12 Snow
2017-01-04 new york 33 7 Sunny
2017-01-05 new york 31 7 Rain
2017-01-06 new york 33 5 Sunny
2017-01-07 new york 27 12 Rain
2017-01-08 new york 23 7 Rain
2017-01-01 mumbai 90 5 Sunny
2017-01-02 mumbai 85 12 Fog
2017-01-03 mumbai 87 15 Fog
2017-01-04 mumbai 92 5 Rain
2017-01-05 mumbai 89 7 Sunny
2017-01-06 mumbai 80 10 Fog
2017-01-07 mumbai 85 9 Sunny
2017-01-08 mumbai 89 8 Rain
2017-01-01 paris 45 20 Sunny
2017-01-02 paris 50 13 Cloudy
2017-01-03 paris 54 8 Cloudy
2017-01-04 paris 42 10 Cloudy
2017-01-05 paris 43 20 Sunny
2017-01-06 paris 48 4 Cloudy
2017-01-07 paris 40 14 Rain
2017-01-08 paris 42 15 Cloudy
2017-01-09 paris 53 8 Sunny
上面显示了原始数据。
下面显示了使用np.array_split（data，4）的结果。
day city temperature windspeed event
2017-01-01 new york 32 6 Rain
2017-01-02 new york 36 7 Sunny
2017-01-03 new york 28 12 Snow
2017-01-04 new york 33 7 Sunny
2017-01-05 new york 31 7 Rain
2017-01-06 new york 33 5 Sunny
2017-01-07 new york 27 12 Rain
day city temperature windspeed event
2017-01-08 new york 23 7 Rain
2017-01-01 mumbai 90 5 Sunny
2017-01-02 mumbai 85 12 Fog
2017-01-03 mumbai 87 15 Fog
2017-01-04 mumbai 92 5 Rain
2017-01-05 mumbai 89 7 Sunny
day city temperature windspeed event
2017-01-06 mumbai 80 10 Fog
2017-01-07 mumbai 85 9 Sunny
2017-01-08 mumbai 89 8 Rain
2017-01-01 paris 45 20 Sunny
2017-01-02 paris 50 13 Cloudy
2017-01-03 paris 54 8 Cloudy
day city temperature windspeed event
2017-01-04 paris 42 10 Cloudy
2017-01-05 paris 43 20 Sunny
2017-01-06 paris 48 4 Cloudy
2017-01-07 paris 40 14 Rain
2017-01-08 paris 42 15 Cloudy
2017-01-09 paris 53 8 Sunny
正如您在此处看到的，我正在尝试根据原始数据创建4个组，确保每个组都包含所有城市。但是，通过使用array.split（），它将数据分为4组，但并不包含所有城市。我希望每个小组都有孟买，巴黎和纽约。 我该怎么办？
要说的是，我要实现的目标如下：
第1组：
day city temperature windspeed event
2017-01-01 new york 32 6 Rain
2017-01-02 paris 50 13 Cloudy
2017-01-02 mumbai 85 12 Fog,
2017-01-05 new york 31 7 Rain
2017-01-06 new york 33 5 Sunny
2017-01-05 mumbai 89 7 Sunny
2017-01-05 paris 43 20 Sunny
第2组：
day city temperature windspeed event
2017-01-04 new york 33 7 Sunny
2017-01-01 mumbai 90 5 Sunny
2017-01-03 paris 54 8 Cloudy
2017-01-07 new york 27 12 Rain
2017-01-06 mumbai 80 10 Fog
2017-01-09 paris 53 8 Sunny
第3组：
day city temperature windspeed event
2017-01-02 new york 36 7 Sunny
2017-01-03 mumbai 87 15 Fog
2017-01-01 paris 45 20 Sunny,
2017-01-08 mumbai 89 8 Rain
2017-01-06 paris 48 4 Cloudy
2017-01-07 paris 40 14 Rain
第4组：
day city temperature windspeed event
2017-01-03 new york 28 12 Snow,
2017-01-04 mumbai 92 5 Rain
2017-01-07 mumbai 85 9 Sunny
2017-01-04 paris 42 10 Cloudy
2017-01-08 paris 42 15 Cloudy
2017-01-08 new york 23 7 Rain
从预期结果可以看到，主要的是所有组都包含每个主题。
我要记住的是将数据按城市分组，然后从每个城市的数据框中将数据分为4组，然后针对城市中的每个组，将数据组合起来得到4个最终组。
答案 0 :(得分：2)
您可以通过GroupBy + cumcount创建一个帮助列，以计算每个城市的发生次数。
然后将dict + tuple与另一个GroupBy一起使用，以创建一个数据帧字典，每个数据帧都包含每个城市的一个事件。
# add index column giving count of city occurrence
df['index'] = df.groupby('city').cumcount()
# create dictionary of dataframes
d = dict(tuple(df.groupby('index')))
结果：
print(d)
{0: city temperature windspeed event index
day
2017-01-01 newyork 32 6 Rain 0
2017-01-01 mumbai 90 5 Sunny 0
2017-01-01 paris 45 20 Sunny 0,
1: city temperature windspeed event index
day
2017-01-02 newyork 36 7 Sunny 1
2017-01-02 mumbai 85 12 Fog 1
2017-01-02 paris 50 13 Cloudy 1,
2: city temperature windspeed event index
day
2017-01-03 newyork 28 12 Snow 2
2017-01-03 mumbai 87 15 Fog 2
2017-01-03 paris 54 8 Cloudy 2,
3: city temperature windspeed event index
day
2017-01-04 newyork 33 7 Sunny 3
2017-01-04 mumbai 92 5 Rain 3
2017-01-04 paris 42 10 Cloudy 3}
然后您可以通过d[0]，d[1]，d[2]，d[3]提取单个“组”。在这种情况下，您可能希望按日期分组，即
d = {df_.index[0]: df_ for _, df_ in df.groupby('index')}
答案 1 :(得分：0)
这是我的处理方法。首先按day和city对数据框进行排序：
df = df.sort_values(by=['day', 'city'])
接下来，为您的数据帧找到4个分组的均等分组-如果分组不均匀，则最后一个分组将获得其余分组：
n = int(len(df)/4)
groups_n = np.cumsum([0, n, n, n, len(df)-(3*n)])
print(groups_n)
OUT >> array([ 0, 6, 12, 18, 25], dtype=int32)
groups_n是每个组的start和end。因此，Group 1我将承担df.iloc[0:6]，而Group 4我将承担df.iloc[18:25]。
因此，数据帧的4组拆分的最终字典d将是：
d = {}
for i in range(4):
d[i+1] = df.iloc[groups_n[i]:groups_n[i+1]]
示例输出：第1组（
d[1]）
city temperature windspeed event
day
2017-01-01 mumbai 90 5 Sunny
2017-01-01 new york 32 6 Rain
2017-01-01 paris 45 20 Sunny
2017-01-02 mumbai 85 12 Fog
2017-01-02 new york 36 7 Sunny
2017-01-02 paris 50 13 Cloudy
第4组：（
d[4]）
city temperature windspeed event
day
2017-01-07 mumbai 85 9 Sunny
2017-01-07 new york 27 12 Rain
2017-01-07 paris 40 14 Rain
2017-01-08 mumbai 89 8 Rain
2017-01-08 new york 23 7 Rain
2017-01-08 paris 42 15 Cloudy
2017-01-09 paris 53 8 Sunny