使用行索引的Pandas Split DataFrame [英] Pandas Split DataFrame using row index

问题描述

我想使用行索引按不均匀的行数拆分数据帧。

I want to split dataframe by uneven number of rows using row index.

以下代码：

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

仅适用于相同的行数。

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

推荐答案

您可以使用列表理解功能，首先使用列表中的一些修饰语。

You could use list comprehension with a little modications your list, l, first.

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

这篇关于使用行索引的Pandas Split DataFrame的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！