Question

我有一个大的DataFrame，我需要分成两个（A和B），并且A和B中某个列值的行数相同。该列有700多个唯一值，所有这些值都是字符串。我举个例子：

DataFrame
  Price  Type
  1      X
  2      Y
  3      Y
  4      X
  5      X
  6      X
  7      Y
  8      Y

（随机）拆分时，我应该在DataFrame A和DataFrame B中获得两个X值和两个Y值，例如：

A
  Price  Type
  1      X
  5      X
  2      Y
  3      Y

B
  Price  Type
  4      X
  6      X
  7      Y
  8      Y

谢谢！

Answer 1

您可以使用groupby().cumcount()枚举Type中的行，然后使用%2将行分为两组：

df['groups'] = df.groupby('Type').cumcount()%2

A,B = df[df['groups']==0], df[df['groups']==1]

输出：

**A**

   Price Type  groups
0      1    X       0
1      2    Y       0
4      5    X       0
6      7    Y       0

**B**

   Price Type  groups
2      3    Y       1
3      4    X       1
5      6    X       1
7      8    Y       1

Answer 2

能否按Type的值分组并将A / B分配给该组的一半作为新列，然后仅复制分配了标签A / B的行？如果您需要精确的分组，可以根据分组的大小进行分组

Answer 3

您可以使用numpy库的“ arry_split”功能，如下所示：

import numpy as np
df_split = np.array_split(df, 2)
df1 = df_split[0]
df2 = df_split[1]

熊猫数据框高级拆分

3 个答案: