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python数据框循环生成_python - 如何在 Pandas 的for循环迭代中创建多个数据框?

發布時間:2024/7/5 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python数据框循环生成_python - 如何在 Pandas 的for循环迭代中创建多个数据框? 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

我需要在熊貓中創建一個函數,該函數將單個數據框作為輸入,并根據特定條件返回多個數據框作為輸出。 (請檢查下面的示例以了解情況)。我很難弄清楚如何做。我需要一些專家的編碼建議。

范例1:

輸入= 100列的數據框

輸出=數據幀1的前10%列(第1到10列),數據幀2的后10%列(第11到20列),依此類推,直到最后10%的列(第91到100列)。

范例2:

輸入= 109列的數據框

輸出=列的前10%的dataframe1(四舍五入)(第1到11列),列的后10%的dataframe2(第12到23列),依此類推,直到最后10%的列(第109列)

這是我嘗試開發的邏輯:

從總數的10%值中找到原始數據幀中的列為'n'

從原始數據框中選擇第一個“ n”列。

將它們添加到新的數據框

從原始數據框中刪除它們

檢查原始數據幀中的列總數是否大于“ n”

如果否->重復步驟2至步驟5。

如果是->將所有剩余的列添加到最后創建的列

數據框。

我嘗試了以下代碼,但這是錯誤的。在下面的代碼中,我嘗試基于拆分百分比獲取受尊重的列號,稍后我計劃使用iloc函數使用這些數字拆分數據幀。def split_column_numbers(total_columns, percentage_split):

list1 = []

number = round((total_columns * (percentage_split/100)))

list1.append([0,number])

for i in range(number):

last_num = list1[-1][-1]

if (last_num < total_columns):

if((total_columns-last_num) > number):

list1.append([last_num+1, last_num+number])

else:

list1.append([last_num+1, total_columns])

return list1

split_column_numbers(101, 10)

誰能幫我這個邏輯是否正確以及如何實現?

最佳答案

如果將框架直接傳遞給該函數,則應該使您更容易確定以后要抓取的列。我們可以使用math.ceil進行四舍五入,并使用itertools.zip_longest劃分為子組。from itertools import zip_longest

from math import ceil

def split_columns(frame, percentage_split):

cols = frame.columns

grp_size = ceil(len(cols) * percentage_split/100)

return [[c for c in grp if c] for grp in zip_longest(*(iter(cols),) * grp_size)]

例如,如果我們按如下所示設置一個虛擬框架:

from string import ascii_lowercase

import pandas as pd

tmp = pd.DataFrame(columns=list(ascii_lowercase))

然后,如果我們執行split_columns(tmp, 10),則會得到:

[['a', 'b', 'c'],

['d', 'e', 'f'],

['g', 'h', 'i'],

['j', 'k', 'l'],

['m', 'n', 'o'],

['p', 'q', 'r'],

['s', 't', 'u'],

['v', 'w', 'x'],

['y', 'z']]

如果我們執行split_columns(tmp, 30),則會得到:

[['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'],

['i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p'],

['q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x'],

['y', 'z']]

然后,如果我們要使用這些列選擇來創建新框架,則可以使用字典理解和enumerate來實現:

frames = {i: tmp[cols] for i, cols in enumerate(split_columns(tmp, 30))}

這給了我們一個字典,其中的鍵是整數(第一組列對應于0,第二組對應于1等),值是從數據幀中選擇的列。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数据框循环生成_python - 如何在 Pandas 的for循环迭代中创建多个数据框?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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