Wie kann ich einen Pandas-DataFrame effizient in teilnehmerspezifische DataFrames aufteilen?

Datenrahmen in teilnehmerspezifische Datenrahmen aufteilen

Sie haben einen großen Datenrahmen mit Daten von 60 Befragten und suchen nach einer Möglichkeit, ihn aufzuteilen individuelle Datenrahmen für jeden Teilnehmer. Der eindeutige Code für jeden Teilnehmer wird in einer Variablen namens „Name“ gespeichert.

Zunächst haben Sie versucht, eine benutzerdefinierte Funktion zum Anhängen von Datenrahmen basierend auf der Variablen „Name“ zu verwenden, aber die Ausführung dauerte ungewöhnlich lange .

Ein effizienterer Ansatz ist die Verwendung von Slicing in Pandas DataFrame. Der folgende Code bietet eine Lösung:

import pandas as pd
import numpy as np

# Create sample data with a 'Names' column
data = pd.DataFrame({'Names': ['Joe', 'John', 'Jasper', 'Jez'] * 4,
                     'Ob1': np.random.rand(16),
                     'Ob2': np.random.rand(16)})

# Create a unique list of names
UniqueNames = data.Names.unique()

# Create a dictionary to store the split dataframes
DataFrameDict = {elem: pd.DataFrame() for elem in UniqueNames}

# Iterate through UniqueNames and slice the original data
for key in DataFrameDict.keys():
    DataFrameDict[key] = data[data.Names == key]

# Access a specific dataframe using its name
specific_dataframe = DataFrameDict['Joe']

Dieser Ansatz erstellt schnell individuelle Datenrahmen für jeden Teilnehmer, wobei die Spalte „Namen“ zum Slicing verwendet wird. Die resultierenden Datenrahmen sind in einem Wörterbuch, DataFrameDict, organisiert, was einen einfachen Zugriff ermöglicht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich einen Pandas-DataFrame effizient in teilnehmerspezifische DataFrames aufteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!