![](/img/trans.png)
[英]Split data frame into multiple data frames based on unique column combinations
[英]Split data frame into multiple data frames based on a group of parameters in a column
我有一個這樣的數據框:
東風
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
而且我需要通過C
列中的PARAMETER_4
將其拆分為多個數據幀,以獲得:
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')
這樣的簡單函數
關於方法的任何想法? 先感謝您!
您可以使用比較PARAMETER_4
創建輔助array
,通過索引和dictionary of DataFrame
累積和來交換值:
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
您需要的是可能的,但不推薦:
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
另一個想法是檢查c
列並按由GroupBy.cumcount
創建的計數器系列進行分組:
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
我們可以在這里使用groupby
兩次。 首先,我們在C
列上進行分組並進行cumcount
。 然后我們對這個 cumcount 進行分組以獲取單獨的數據幀:
dfs = [d for _, d in df.groupby(df.groupby('C').cumcount())]
print(dfs[0], '\n')
print(dfs[1], '\n')
print(dfs[2])
輸出
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
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.