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Tutoriel Python
Comment diviser un DataFrame Pandas en plusieurs DataFrames en fonction des valeurs de colonne ?
Comment diviser un DataFrame Pandas en plusieurs DataFrames en fonction des valeurs de colonne ?
Diviser un DataFrame Pandas par valeurs de colonne à l'aide de GroupBy
Vous souhaitez segmenter un DataFrame Pandas en fonction de valeurs distinctes dans la colonne 'ZZ' . L'objectif est de créer un nouveau DataFrame avec la colonne 'N0_YLDF' partitionnée en quatre nouvelles colonnes, chacune pour une valeur 'ZZ' unique. Bien que groupby soit une fonction essentielle, l'article explique comment procéder avec l'objet groupé pour obtenir le résultat souhaité.
Pour ce faire, suivez ces étapes :
-
Groupe le DataFrame par la colonne 'ZZ' en utilisant la méthode .groupby() :
gb = df.groupby('ZZ')Copier après la connexion -
Récupérer des groupes de lignes correspondant à chaque valeur 'ZZ' unique :
groups = [gb.get_group(x) for x in gb.groups]
Copier après la connexion
En conséquence, les groupes seront une liste contenant quatre DataFrames distincts, chacun représentant une valeur 'ZZ' distincte et sa valeur correspondante Données 'N0_YLDF'.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Apr 09, 2025 pm 04:33 PM
Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.
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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
