Question

我想使用行索引按不均匀的行数拆分数据帧。

以下代码：

groups = df.groupby((np.arange(len(df.index))/l[1]).astype(int))

仅适用于一致的行数。

df

a b c  
1 1 1  
2 2 2  
3 3 3  
4 4 4  
5 5 5  
6 6 6  
7 7 7  

l = [2, 5, 7]

df1  
1 1 1  
2 2 2  

df2  
3,3,3  
4,4,4  
5,5,5  

df3  
6,6,6  
7,7,7  

df4  
8,8,8

Answer 1

您可以先使用列表理解功能，然后再使用一些药物，例如l。

print(df)

   a  b  c
0  1  1  1
1  2  2  2
2  3  3  3
3  4  4  4
4  5  5  5
5  6  6  6
6  7  7  7
7  8  8  8


l = [2,5,7]
l_mod = [0] + l + [max(l)+1]

list_of_dfs = [df.iloc[l_mod[n]:l_mod[n+1]] for n in range(len(l_mod)-1)]

输出：

list_of_dfs[0]

   a  b  c
0  1  1  1
1  2  2  2

list_of_dfs[1]

   a  b  c
2  3  3  3
3  4  4  4
4  5  5  5

list_of_dfs[2]

   a  b  c
5  6  6  6
6  7  7  7

list_of_dfs[3]

   a  b  c
7  8  8  8

Answer 2

我认为这是您正在寻找的东西。

l = [2, 5, 7]
dfs=[]
i=0
for val in l:
    if i==0:
        temp=df.iloc[:val]
        dfs.append(temp)
    elif i==len(l):
        temp=df.iloc[val]
        dfs.append(temp)        
    else:
        temp=df.iloc[l[i-1]:val]
        dfs.append(temp)
    i+=1

输出：

另一种解决方案：

l = [2, 5, 7]
t= np.arange(l[-1])
l.reverse()
for val in l:
    t[:val]=val
temp=pd.DataFrame(t)
temp=pd.concat([df,temp],axis=1)
for u,v in temp.groupby(0):
    print v

输出：

   a  b  c  0
0  1  1  1  2
1  2  2  2  2
   a  b  c  0
2  3  3  3  5
3  4  4  4  5
4  5  5  5  5
   a  b  c  0
5  6  6  6  7
6  7  7  7  7

Answer 3

执行以下操作：

l = [2,5,7]
c = 0
d = dict()  # A dictionary to hold multiple dataframes

In [477]: for i in l:
     ...:     if c == 0:
     ...:         index_list = df[df.a <= i].index
     ...:     else:
     ...:         index_list = df[(df.a > l[c-1]) & (df.a <= l[c])].index
     ...:     min_index = index_list[0]
     ...:     max_index = index_list[-1] + 1
     ...:     d[i] = df.iloc[min_index:max_index]
     ...:     c += 1
     ...:     


In [479]: for key in d.keys():
     ...:     print(d[key])
     ...:     
   a  b  c
0  1  1  1
1  2  2  2
   a  b  c
2  3  3  3
3  4  4  4
4  5  5  5
   a  b  c
5  6  6  6
6  7  7  7

Answer 4

您可以通过NumPy创建用于索引的数组：

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((8, 3)), columns=list('abc'))

L = [2, 5, 7]
idx = np.cumsum(np.in1d(np.arange(len(df.index)), L))

for _, chunk in df.groupby(idx):
    print(chunk, '\n')

   a  b  c
0  0  1  2
1  3  4  5 

    a   b   c
2   6   7   8
3   9  10  11
4  12  13  14 

    a   b   c
5  15  16  17
6  18  19  20 

    a   b   c
7  21  22  23

您可以使用字典来代替为每个数据框定义新变量：

d = dict(tuple(df.groupby(idx)))

print(d[1])  # print second groupby value

    a   b   c
2   6   7   8
3   9  10  11
4  12  13  14

Answer 5

我认为这是您所需要的：

df = pd.DataFrame({'a': np.arange(1, 8),
                  'b': np.arange(1, 8),
                  'c': np.arange(1, 8)})
df.head()
    a   b   c
0   1   1   1
1   2   2   2
2   3   3   3
3   4   4   4
4   5   5   5
5   6   6   6
6   7   7   7

last_check = 0
dfs = []
for ind in [2, 5, 7]:
    dfs.append(df.loc[last_check:ind-1])
    last_check = ind

尽管列表理解比for循环要有效得多，但是如果索引列表中没有模式，则last_check是必需的。

dfs[0]

    a   b   c
0   1   1   1
1   2   2   2

dfs[2]

    a   b   c
5   6   6   6
6   7   7   7

使用行索引的Pandas Split DataFrame

5 个答案: