熊猫矢量化方法来创建大小为n的组？

Question

假设我有一个庞大的形状张量(samples, timesteps, features) ，但是我想将其展开以对Pandas执行groupby操作，如何以向量化的方式相应地标记每个n：n + size元素？ 解决速度慢：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, 500))
df["sample"] = np.nan

n_timesteps = 50
n_samples = len(df) // n_timesteps

size = n_timesteps
for i in range(n_samples):
    id0 = i * n_timesteps
    id1 = i * n_timesteps + n_timesteps
    df.loc[id0:id1, "sample"] = i

Answer 1

通过整数除以index分配新列：

#default RangeIndex
df['sample'] = df.index // n_timesteps

或者通过创建一维数组numpy的arange ：

df['sample'] = np.arange(len(df)) // n_timesteps