Question

我有一个这样的数据框：

DF

ID      A       B       C
00      X0      Y0      PARAMETER_0
01      X1      Y1      PARAMETER_1
02      X2      Y2      PARAMETER_2
03      X3      Y3      PARAMETER_3
04      X4      Y4      PARAMETER_4
05      X5      Y5      PARAMETER_0
06      X6      Y6      PARAMETER_1
07      X7      Y7      PARAMETER_2
08      X8      Y8      PARAMETER_3
09      X9      Y9      PARAMETER_4
10      XX0     YY0     PARAMETER_0
11      XX1     YY1     PARAMETER_1
12      XX2     YY2     PARAMETER_2
13      XX3     YY3     PARAMETER_3
14      XX4     YY4     PARAMETER_4

我需要通过PARAMETER_4列中的C将其拆分为多个数据帧，以获得：

DF_1

ID      A       B       C
00      X0      Y0      PARAMETER_0
01      X1      Y1      PARAMETER_1
02      X2      Y2      PARAMETER_2
03      X3      Y3      PARAMETER_3
04      X4      Y4      PARAMETER_4

DF_2

05      X5      Y5      PARAMETER_0
06      X6      Y6      PARAMETER_1
07      X7      Y7      PARAMETER_2
08      X8      Y8      PARAMETER_3
09      X9      Y9      PARAMETER_4

DF_3

10      XX0     YY0     PARAMETER_0
11      XX1     YY1     PARAMETER_1
12      XX2     YY2     PARAMETER_2
13      XX3     YY3     PARAMETER_3
14      XX4     YY4     PARAMETER_4

我找不到像df.split(axis=0, value='PARAMETER_4')

这样的便捷函数

对方法有任何想法吗？预先谢谢你！

Answer 1

您可以创建带有比较array的助手PARAMETER_4，通过索引和dictionary of DataFrame的累积和交换值：

s = pd.factorize(df['C'].eq('PARAMETER_4').iloc[::-1].cumsum().sort_index())[0] + 1

print (s)
[1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3] 

dfs = dict(tuple(df.groupby(s)))
print (dfs[1])
   ID   A   B            C
0   0  X0  Y0  PARAMETER_0
1   1  X1  Y1  PARAMETER_1
2   2  X2  Y2  PARAMETER_2
3   3  X3  Y3  PARAMETER_3
4   4  X4  Y4  PARAMETER_4

您可能需要什么，但recommended却没有：

s = df['C'].eq('PARAMETER_4').iloc[::-1].cumsum()
for i, g in df.groupby(s):
    globals()[f'DF_{i}'] =  g

print (DF_1)
   ID   A   B            C
0   0  X0  Y0  PARAMETER_0
1   1  X1  Y1  PARAMETER_1
2   2  X2  Y2  PARAMETER_2
3   3  X3  Y3  PARAMETER_3
4   4  X4  Y4  PARAMETER_4

另一个想法是检查列c并按GroupBy.cumcount创建的计数器系列进行分组：

s = df.groupby('C').cumcount() + 1

dfs = dict(tuple(df.groupby(s)))
print (dfs[1])
   ID   A   B            C
0   0  X0  Y0  PARAMETER_0
1   1  X1  Y1  PARAMETER_1
2   2  X2  Y2  PARAMETER_2
3   3  X3  Y3  PARAMETER_3
4   4  X4  Y4  PARAMETER_4

Answer 2

我们在这里可以使用groupby两次。首先，我们在列C上分组，并创建一个cumcount。然后，我们根据这个累积量进行分组，以获得单独的数据帧：

dfs = [d for _, d in df.groupby(df.groupby('C').cumcount())]

print(dfs[0], '\n')
print(dfs[1], '\n')
print(dfs[2])

输出


   ID   A   B            C
0   0  X0  Y0  PARAMETER_0
1   1  X1  Y1  PARAMETER_1
2   2  X2  Y2  PARAMETER_2
3   3  X3  Y3  PARAMETER_3
4   4  X4  Y4  PARAMETER_4 

   ID   A   B            C
5   5  X5  Y5  PARAMETER_0
6   6  X6  Y6  PARAMETER_1
7   7  X7  Y7  PARAMETER_2
8   8  X8  Y8  PARAMETER_3
9   9  X9  Y9  PARAMETER_4 

    ID    A    B            C
10  10  XX0  YY0  PARAMETER_0
11  11  XX1  YY1  PARAMETER_1
12  12  XX2  YY2  PARAMETER_2
13  13  XX3  YY3  PARAMETER_3
14  14  XX4  YY4  PARAMETER_4

根据列中的一组参数将数据帧分为多个数据帧

2 个答案: