python pandas在使用后如何组合切片 [英] python pandas how to combine slices after using for

问题描述

我有一个数据框，有两列和5000行。
像：
AB
0 1 4
1 5 5
2 3 2
3 9 7
...
5000 8 3

I have a dataframe, with two columns and 5000 rows. like: A B 0 1 4 1 5 5 2 3 2 3 9 7 ... 5000 8 3

我想每100步分离一次数据框。所以我得到了50片。
为了进行培训，我接下来要做的是将这50个切片再次组合到一个新的数据帧或数组中，或者将我可以将数据输出到csv文件中的所有内容组合。

I want to separate the dataframe every 100 steps. So I get 50 slices. For a training, what's I want to do next is to combine the 50 slices again into a new dataframe or array or everything that I can output the data into csv file.

我使用以下命令将数据帧分为多个部分：

I used the command following to separate the dataframe into slices:

df_original=pd.read_csv('/data.csv')
df=pd.DataFrame(df_original, columns=['A','B'])
for i in range(0,len(df['A']),100):
    df_100=df[i:i+100]

完成上述命令后，如何合并切片以进行下一步？
任何建议都会有所帮助。非常感谢。

After doing the command above, how can I combine the slices for next step? Any advice would be helpful. Thank you so much.

推荐答案

如果要有50个csv文件：

If you want have 50 csv files:

for i in range(0,len(df['A']),100):
    df_100=df[i:i+100]
    df_100.to_csv("file"+str(i)+".csv", index=False)

如果要对这些切片的数据帧进行一些处理，您可以将它们存储为字典：

If you want to do some process to those sliced dataframes, you can store them in as dictionary:

dict_of_df = {}
for i in range(0,len(df['A']),100):
    dict_of_df["slice{}".format(i)]=df[i:i+100]

因此，您将通过 dict_of_df [key] 访问切片的数据帧，其中 key = slice0， slice100， slice200，...

So you will access to sliced dataframe by dict_of_df[key], where key = "slice0", "slice100", "slice200", ...

完成后那些切片的数据框并想要合并它们，

When you have done with those sliced dataframes and want to combine them,

df_final = pd.DataFrame()
for key, values in dict_of_df.items():
    df_final = df_final.append(dict_of_df[key])

检查如果df_final排序不正确，则：

Check if df_final isn't sorted well, then:

df_final = df_final.sort_index()

然后导出回csv： df_final.to_csv（ filename.csv）

这篇关于python pandas在使用后如何组合切片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！